i
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PERMINTAAN IMPOR BUAH DAN SAYUR DI INDONESIA
EDI KURNIAWAN
DEPARTEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
i
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi saya yang berjudul Faktor-faktor yang Memengaruhi Perintaan Impor Buah dan Sayur Indonesia adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau kutipan dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam bentuk daftar pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Bogor, Februari 2014 Edi Kurniawan H34077015
i
ABSTRAK EDI KURNIAWAN. Faktor-faktor yang Memengaruhi Permintaan Impor Buah dan Sayur Indonesia. Dibimbing oleh MUHAMMAD FIRDAUS. Indonesia sebagai negara dengan jumlah penduduk yang besar, menjadi salah satu negara tujuan perdagangan. Kesepakatan perdagangan bebas antar negara yang membebaskan tarif masuk barang-barang dari luar negeri menyebabkan tidak dapat dibendung lagi impor komoditi-komoditi pertanian menjadi meningkat dari tahun ke tahun. Tujuan dari skripsi ini adalah (1) Menganalisis perkembangan impor komoditas buah-buahan dan sayuran di Indonesia; dan (2) Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah-buahan dan sayuran di Indonesia. Perkembangan impor buah dan sayuran Indonesia dari negara-negara eksportir selama tahun 2006-2010 cenderung mengalami peningkatan. Secara keseluruhan faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah-buahan ke Indonesia adalah harga buah impor, indeks produksi industri, lag impor, nilai tukar rupiah terhadap Dollar Amerika dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati. Variabel jarak ekonomi tidak berpengaruh nyata terhadap permintaan impor buah-buahan di Indonesia. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor sayuran Indonesia secara keseluruhan adalah harga sayuran impor, indeks produksi industri, Dollar Amerika, lag impor dan jarak ekonomi. Kata kunci: buah, permintaan impor, sayuran
ABSTRACT EDI KURNIAWAN. Factors Affecting Import Demand for Indonesian Fruits and Vegetables. Supervised by MUHAMMAD FIRDAUS. Indonesia as a country with a large population has become one of the destination countries for trade. Free trade agreements among countries in exempting tariff duty of goods from overseas can cause excessive imports of agricultural commodities which increase from year to year. The purposes of this study were (1) To analyze the development of commodity imports of fruits and vegetables in Indonesia; and (2) To analyze the factors that affect the demand for imports of fruits and vegetables in Indonesia. The development of Indonesian imports of fruits and vegetables from the exporting countries during the period of 2006-2010 tended to increase. Overall, the factors that affect the demand for fruit imports to Indonesia included the imported fruit prices, index of industrial production, import lag, exchange rate of rupiah against the U.S. dollar and supply of mangoes at the Central Market of Keramat Jati. The economic distance variable did not significantly affect the demand for imported fruits in Indonesia. The factors that affected the demand for Indonesia as a whole included the imported vegetable prices, index of industrial production, U.S. dollar, import lag and economic distance. Key words: fruits, import demand, vegetables
i
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PERMINTAAN IMPOR BUAH DAN SAYUR DI INDONESIA
EDI KURNIAWAN
Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Agribisnis
DEPARTEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
i
Judul Skripsi
: Faktor-faktor yang Mempengaruhi Permintaan Impor Buah-
Nama NIM
buahan dan Sayuran Indonesia : Edi Kurniawan : H34077015
Disetujui oleh
Prof. Dr. Ir. Muhammad Firdaus, MSi Dosen Pembimbing
Diketahui oleh
Dr. Ir. Nunung Kusnadi, MS Ketua Departemen
Tanggal Lulus :
i
PRAKATA Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala berkat dan karuniaNya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Faktorfaktor yang Memengaruhi Permintaan Impor Buah-buahan dan Sayuran Indonesia”. Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret 2011 sampai Juli 2011. Terima kasih penulis ucapkan kepada Prof. Dr. Ir. Muhammad Firdaus, MSi selaku dosen pembimbing yang telah memberikan masukan dan saran, serta Dr. Ir. Anna Fariyanti MM dan Ir. Burhanuddin MM yang telah banyak memberi saran. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada ayah, ibu, istri dan anak serta seluruh keluarga atas doa dan dukungannya. Penelitian ini bertujuan faktor-faktor apa saja yang memengaruhi permintaan impor buah-buahan dan sayuran di Indonesia serta mengetahui bagaimana perkembangan permintaan impor buah-buahan dan sayuran di Indonesia. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Februari 2014
Edi Kurniawan
i
DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN PEDAHULUAN Latar Bekakang Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Kegunaan Penelitian Ruang Lingkup Penelitian TINJAUAN PUSATAKA Perkembangan Produksi Buah dan Sayur Indonesia Penelitian Mengenai Impor Buah dan Sayur KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis Teori Permintaan Teori Elastisitas Teori Dasar Perdagangan Internasional Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan. Kerangka Pemikiran Operasional METODE PENELITIAN Waktu Penelitian Sumber dan Jenis Data Metode Analisis dan Pengolahan data Identifikasi Pola Data Permintaan Buah-buahan dan Sayuran Perumusan Model Permintaan Komoditas Buah dan sayur Evaluasi model Penduga PERKEMBANGAN IMPOR DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PERMINTAAN IMPOR BUAH DAN SAYUR DI INDONESIA Permintaan Impor Apel Indonesia Permintaan Impor Apel dari China Permintaan Impor Apel dari Amerika Serikat Permintaan Impor Apel dari Selandia Baru Permintaan Impor Jeruk Mandarin Indonesia Permintaan Impor Jeruk Mandarin dari China Permintaan Impor Jeruk Mandarin dari Pakistan Permintaan Impor Jeruk Mandarin dari Thailand Permintaan Impor Anggur Indonesia Permintaaan Impor Anggur dari Amerika Serikat Permintaan Impor Anggur dari Australia Permintaan Impor Anggur dari China Permintaan Impor Buah Pear Indonesia Permintaan Impor Buah Pear dari China
iii iii iv 1 1 4 5 5 6 7 7 8 10 10 10 10 11 12 13 16 16 16 17 17 17 18
23 24 24 25 26 28 28 30 31 32 32 34 35 36 37
ii Permintaan Impor Buah Pear dari Afrika Selatan Permintaan Impor Buah Pear dari Australia Permintaan Impor Durian Indonesia Permintaan Impor Buah Durian dari Thailand Permintaan Impor Buah Durian dari Malaysia Permintaan Impor Bawang Putih Indonesia Permintaan Impor Bawang Putih dari China Permintaan Impor Bawang Putih dari Malaysia Permintaan Impor Bawang Putih dari Thailand Permintaan Impor Bawang Merah Indonesia Permintaan Impor Bawang Merah dari Thailand Permintaan Impor Bawang Merah dari Vietnam Permintaan Impor Bawang Merah dari Malaysia Permintaan Impor Bawang Bombay Indonesia Permintaan Impor Bawang Bombay dari Belanda Permintaan Impor Bawang Bombay dari Selandia Baru Permintaan Impor Bawang Bombay dari India Permintaan Impor Kentang Indonesia Permintaan Impor Kentang dari Australia Permintaan Impor Kentang dari China Permintaan Impor Kentang dari Malaysia Permintaan Impor Wortel Indonesia Permintaan Impor Wortel dari China Permintaan Impor Wortel dari Australia Permintaan Impor Wortel dari Malaysia KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSATAKA LAMPIRAN DAFTAR RIWAYAT HIDUP
38 39 40 41 42 44 44 45 47 48 48 50 51 52 52 54 55 56 56 58 59 60 60 62 63 69 69 69 71 72 102
iii
DAFTAR TABEL 1 Perkembangan volume impor per sub sektor pertanian 2008-2011 1 2 Rata-rata konsumsi kalori per kapita sehari menurut kelompok makanan 1 3 Rata-rata konsumsi sayuran dan buah-buahan penduduk Indonesia per tahun 2 4 Perkembangan produksi buah di Indonesia tahun 2007-2012 2 5 Perkembangan produksi sayuran di Indonesia tahun 2007-2012 3 6 Neraca ekspor-impor produk hortikultura tahun 2006-2011 3 7 Perkembangan impor beberapa komoditas buah dan sayur di Indonesia 4 8 Jenis dan sumber data 16 9 Hasil analisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur di Indonesia 64
DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Kurva Permintaan 10 Kurva Perdagangan Internasional 11 Kerangka Pemikiran Operasional 15 Grafik perkambangan permintaan impor apel Indonesia dari China tahun 2006-2010 24 Grafik perkembangan permintaan impor apel Indonesia dari Amerika Serikat 2006-2010 25 Grafik perkembangan permintaan impor apel Indonesia dari Selandia Baru 2006-2010 27 Grafik perkembangan permintaan impor jeruk mandarin Indonesia dari China 2006-2010 28 Grafik perkembangan permintaan impor jeruk mandarin Indonesia dari Pakistan 2006-2010 30 Grafik perkembangan permintaan impor jeruk mandarin Indonesia dari Thailand 2006-2010 31 Grafik perkembangan permintaan impor anggur Indonesia dari Amerika Serikat 2006-2010 33 Grafik perkembangan permintaan impor anggur Indonesia dari Australia 2006-2010 34 Grafik perkembangan permintaan impor anggur Indonesia dari China 35 2006-2010 Grafik perkembangan permintaan impor pear Indonesia dari China 2006-2010 37 Grafik perkembangan permintaan impor pear Indonesia dari Afrika Selatan 2006-2010 38 Grafik perkembangan permintaan impor pear Indonesia dari Australia 2006-2010 40 Grafik perkembangan permintaan impor durian Indonesia dari Thailand 2006-2010 41 Grafik perkembangan permintaan impor durian Indonesia dari Malaysia 2006-2010 43
iv 18 Grafik perkembangan permintaan impor bawang putih Indonesia dari China 2006-2010 44 19 Grafik perkembangan permintaan impor bawang putih Indonesia dari Malaysia 2006-2010 46 20 Grafik perkembangan permintaan impor bawang putih Indonesia dari Thailand 2006-2010 47 21 Grafik perkembangan permintaan impor bawang merah Indonesia dari Thailand 2006-2010 49 22 Grafik perkembangan permintaan impor bawang merah Indonesia dari Vietnam 2006-2010 50 23 Grafik perkembangan permintaan impor bawang merah Indonesia dari Malaysia 2006-2010 51 24 Grafik perkembangan permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Belanda 2006-2010 53 25 Grafik perkembangan permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Selandia Baru 2006-2010 54 26 Grafik perkembangan permintaan impor bawang bombay Indonesia dari India 2006-2010 55 27 Grafik perkembangan permintaan impor kentang Indonesia dari Australia 2006-2010 57 28 Grafik perkembangan permintaan impor kentang Indonesia dari China 58 2006-2010 29 Grafik perkembangan permintaan impor kentang Indonesia dari Malaysia 2006-2010 59 30 Grafik perkembangan permintaan impor wortel Indonesia dari China 2006-2010 61 31 Grafik perkembangan permintaan impor wortel Indonesia dari Australia 2006-2010 62 32 Grafik perkembangan permintaan impor wortel Indonesia dari Malaysia 2006-2010 63
DAFTAR LAMPIRAN 1 Total volume impor buah dan sayur berdasarkan 3 negara asal terbesar tahun 2006–2010 2 Output analisis regresi permintaan impor apel dari China 3 Output analisis regresi permintaan impor apel dari Amerika Serikat 4 Output analisis regresi permintaan impor apel dari Selandia Baru 5 Output analisis regresi permintaan impor jeruk mandarin dari China 6 Output analisis regresi permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand 7 Output analisis regresi permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan 8 Output analisis regresi permintaan impor anggur dari Amerika Serikat 9 Output analisis regresi permintaan impor anggur dari Australia 10 Output analisis regresi permintaan impor anggur dari China 11 Output analisis regresi permintaan impor pear dari China 12 Output analisis regresi permintaan impor pear dari Afrika Selatan 13 Output analisis regresi permintaan impor pear dari Australia
72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
v 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Output analisis regresi permintaan impor durian dari Thailand 85 Output analisis regresi permintaan impor durian dari Malaysia 86 Output analisis regresi permintaan impor bawang putih dari China 87 Output analisis regresi permintaan impor bawang putih dari Malaysia 88 Output analisis regresi permintaan impor bawang putih dari Thailand 89 Output analisis regresi permintaan impor bawang merah dari Thailand 90 Output analisis regresi permintaan impor bawang merah dari Vietnam 91 Output analisis regresi permintaan impor bawang merah dari Malaysia 92 Output analisis regresi permintaan impor bawang bombay dari Belanda 93 Output analisis regresi permintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru 94 Output analisis regresi permintaan impor bawang bombay dari India 95 Output analisis regresi permintaan impor kentang dari Australia 96 Output analisis regresi permintaan impor kentang dari China 97 Output analisis regresi permintaan impor kentang dari Malaysia 98 Output analisis regresi permintaan impor wortel dari China 99 Output analisis regresi permintaan impor wortel dari Australia 100 Output analisis regresi permintaan impor wortel dari Malaysia 101
1
PEDAHULUAN Latar Bekakang Indonesia sebagai Negara dengan jumlah penduduk yang besar, menjadi salah satu negara tujuan perdagangan. Saat ini jumlah penduduk Indonesia mencapai sekitar 237 juta jiwa. Seiring dengan perkembangan jumlah penduduk yang terus meningkat, maka kebutuhan akan makanan dan minuman pun juga semakin meningkat, di tambah lagi adanya kesepakatan perdagangan bebas antar Negara yang membebaskan tarif masuk barang-barang dari luar negeri. Salah satu kesepakatan perdagangan yang di tandatangani pemerintah Indonesia adalah Asean-China Free Trade Agreement (ACFTA). Selera konsumen Indonesia juga lebih menyukai produk-produk impor, hal ini menyebabkan tidak dapat dibendung lagi impor komoditi-komoditi pertanian menjadi meningkat dari tahun ke tahun. Tabel 1 Perkembangan volume impor per sub sektor pertanian 2008-2011 Sub sektor
2008 Tanaman pangan 7 414 295 Perkebunan 2 683 739 Hortikultura 1 429 967 Peternakan 1 065 235 Total 12 593 236 Sumber : Badan Pusat Statistik (2012)
Volume impor (ton) 2009 2010 7 788 214 10 504 604 2 963 532 3 578 061 1 524 666 1 560 808 1 124 737 1 231 525 13 401 149 16 874 998
2011 15 363 009 4 311 982 2 052 271 1 190 630 22 917 892
Dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa volume impor tanaman pangan menempati urutan pertama, selanjutnya tanaman perkebunan, hortikultura, dan peternakan. Pada tahun 2008 impor tanaman pangan Indonesia mencapai 7 414 295 ton dan setelah tahun 2008 volume impor tanaman pangan mengalami peningkatan. Begitu juga dengan subsektor yang lain termasuk subsektor hortikultura yang volume impornya terus meningkat dari tahun 2008 sampai 2011. Tabel 2 Rata-rata konsumsi kalori per kapita sehari menurut kelompok makanan No
Komoditi
1 Padi-padian 2 Umbi-umbian 3 Ikan 4 Daging 5 Telur dan susu 6 Sayur-sayuran 7 Kacang-kacangan 8 Buah-buahan 9 Minyak dan lemak 10 Bahan minuman 11 Bumbu-bumbuan 12 Konsumsi lainnya 13 Makanan jadi 14 Tembakau dan sirih JUMLAH Sumber: Badan Pusat Statistik (2012)
2008 968.48 52.75 47.64 38.60 53.60 45.46 60.58 48.01 239.30 109.87 17.11 66.92 289.85 0.00 2 038.17
Rata-rata konsumsi kalori per hari (KKal) 2009 2010 2011 939.99 927.05 919.10 39.97 37.05 43.49 43.52 45.34 47.83 35.72 41.14 44.71 51.59 56.20 55.97 38.95 38.72 37.40 55.94 56.19 54.17 39.04 40.91 39.44 228.35 233.39 232.03 101.73 100.29 97.69 15.61 16.00 16.14 58.75 59.18 59.70 278.46 273.84 304.35 0.00 0.00 0.00 1 927.63 1 925.61 1 952.01
2 Besar kecilnya volume impor komoditi pertanian di Indonesia bisa saja dipengaruhi oleh besarnya konsumsi penduduk Indonesia. Konsumsi kelompok padi-padian menempati urutan pertama dibanding kelompok makanan yang lainnya. Rata-rata konsumsi kalori per kapita per hari dapat dilihat pada Tabel 2. Konsumsi rata-rata kalori per kapita per hari pada tahun 2010 mencapai 1925.61 kalori. Pada tahun 2010 konsumsi kalori rata-rata per kapita sayuran sebesar 38.72 kalori atau sebesar 2.01% dari total rata-rata konsumsi per kapita per hari, sedangkan rata-rata konsumsi buah-buahan penduduk Indonesia per kapita per hari pada tahun 2010 adalah sebesar 40.91 kalori atau sebesar 2.03% dari total rata-rata konsumsi per kapita per hari. Pada Tabel 3 dapat dilihat rata-rata komsumsi buah-buahan di Indonesia per kapita per tahun pada tahun 2010 mencapai 25.24 kg. Konsumsi sayuran di Indonesia pada tahun 2010 lebih besar dari pada konsumsi buah-buahan, yaitu sebesar 34.60 kg. dibandingkan dengan tahun 2007 konsumsi buah dan sayur mengalami penurunan. Tabel 3 Rata-rata konsumsi sayuran dan buah-buahan penduduk Indonesia per tahun Rata-rata konsumsi per kapita per tahun (kg) 2007 2008 2009 2010 Sayur 39.31 38.68 34.09 34.60 Buah 30.45 29.67 21.07 25.24 Sumber : Badan Pusat Statistik (2012) Komoditi
2011 34.47 20.75
Apabila diasumsikan jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2010 sebesar 237 juta jiwa dan rata-rata konsumsi sayuran per kapita per tahun sebesar 34.60 kg maka konsumsi sayuran di Indonesia akan mencapai 8 200 200 ton dan konsumsi buah-buahan apabila diasumsikan rata-rata konsumsi buah-buahan perkapita per tahun sebesar 25.24 kg maka konsumsi buah-buahan Indonesia akan mencapai 5 981 880 ton. Volume produksi buah dan sayuran di Indonesia secara umum sudah memenuhi kebutuhan konsumsi dalam negeri. Namun ada beberapa komoditi yang volume produksinya tidak mampu memenuhi kebutuhan konsumsi dalam negeri seperti komoditas anggur, apel, bawang putih, kacang kapri, dan lain-lain. Beberapa komoditas buah yang diimpor untuk memenuhi konsumsi di Indonesia ada juga yang tidak diproduksi dalam negeri salah satu contoh adalah buah pear. Perkembangan produksi buah-buahan Indonesia dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4 Perkembangan produksi buah di Indonesia tahun 2007-2012 Tahun
Produksi (ton)
2007 16 011 739 2008 17 462 706 2009 17 949 023 2010 15 013 113 2011 17 613 467 2012 18 015 271 Sumber : Dirjen Hortikultura (2013)
Peningkatan/penurunan terhadap tahun sebelumnya Absolut Prosentase 1 450 967 486 317 -2 935 910 2 600 354 401 804
9.06 2.78 -16.36 17.32 2.28
3 Pada Tabel 4, produksi buah-buahan di Indonesia selalu meningkat dari tahun ke tahun. Pada tahun 2007 produksi buah-buahan di Indonesia adalah 16.011.739 ton dan terus meningkat setiap tahunnya hingga pada tahun 2012 mencapai 18.015.271 ton. Peningkatan terbesar terjadi pada tahun 2011, yaitu sebesar 17.32% atau sebesar 2.600.354 ton sehingga produksi buah-buahan di Indonesia pada tahun 2011 mencapai 17.613.467 ton. Tabel 5 Perkembangan produksi sayuran di Indonesia tahun 2007-2012 Tahun
Produksi (ton)
2007 9 491 139 2008 9 950 107 2009 10 753 419 2010 10 699 420 2011 10 031 150 2012 11 412 251 Sumber : Dirjen Hortikultura (2013)
Peningkatan/penurunan terhadap tahun sebelumnya Absolut Prosentase 458 968 803 312 -53 999 - 668 270 1 381 101
4.836 8.073 -0.502 -6.246 13.768
Dari Tabel 5 dapat dilihat perkembangan produksi sayuran di Indonesia. Pada tahun 2007 produksi sayuran nasional 9.491.139 ton dan pada tahun 2008 meningkat menjadi 9.950.107 ton. Peningkatan produksi sayuran sebesar 8% terjadi pada tahun 2009, yaitu menjadi 10.753.419 ton. Penurunan produksi sayuran terjadi pada tahun 2010, namun penurunan produksi sayuran pada tahun tersebut nilainya tidak terlalu besar yaitu turun sebesar 53.999 ton atau sebesar 0.5%. Peningkatan produksi sayuran yang cukup besar terjadi pada tahun 2012 yaitu sebesar 13.77% menjadi 11.412.251 ton. Walaupun produksi buah-buahan dan sayuran di Indonesia semakin meningkat, akan tetapi volume komoditi buah-buahan dan sayuran yang diimpor ke Indonesia pun juga mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, sedangkan neraca nilai perdagangan komoditas hortikultura selalu bernilai negatif. Neraca nilai perdagangan komoditas hortikultura tahun 2006 sampai 2011 dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6 Neraca ekspor-impor produk hortikultura tahun 2006-2011 Tahun
Ekspor 2006 238 063 2007 254 537 2008 433 920 2009 379 739 2010 390 740 2011 491 304 Sumber : Badan Pusat Statistik (2012)
Nilai (ribu US $) Impor 527 415 810 130 926 044 1 077 463 1 292 988 1 686 131
Neraca -289 352 -555 593 -492 124 -697 724 -902 248 -1 194 827
Dari tahun ke tahun selama periode 2006-2011 neraca nilai perdagangan produk hortikultura semakin merosot. Pada tahun 2006 neraca perdagangan komoditas hortikultura bernilai US$ 289.352.000 dan pada tahun 2011 semakin merosot senilai US$ 1.194.827.000. Ada beberapa komoditi hortikultura terutama sayuran dan buah-buahan yang volumenya cukup besar dibanding komoditi hortikultura yang lainnya.
4 Komoditas sayuran yang banyak di impor Indonesia adalah bawang putih, bawang merah, bawang bombay, wortel dan kentang, sedangkan komoditi buah-buahan yang banyak diimpor dari luar negeri ke Indonesia adalah mandarin, pear, apel, durian dan anggur. Perkembangan impor komoditas buah-buahan dan sayuran yang volumenya cukup besar dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7 Perkembangan impor beberapa komoditas buah dan sayur di Indonesia Komoditi
2007 Jeruk mandarin 89 125 Apel 145 301 Pear 94 518 Anggur 27 395 Durian 23 456 Bawang putih 341 101 Bawang merah 107 649 Bawang bombay 25 448 Wortel 20 440 Kentang 5 559 Sumber : Badan Pusat Statistik (2012)
2008 109 598 139 818 86 687 25 671 24 679 425 274 128 015 38 897 18 344 5 345
Volume impor (ton) 2009 2010 188 956 160 254 153 511 197 487 106 691 111 275 34 961 41 259 28 935 24 368 404 857 361 288 63 754 70 572 33 786 52 545 19 690 33 692 11 727 24 368
2011 182 345 212 684 133 591 55 793 27 149 419 089 156 381 74 651 41 868 78 418
Pada umumnya sepuluh komoditas hortikultura yang volume impornya tinggi tersebut dari tahun 2007 sampai tahun 2011 volumenya mengalami peningkatan. Pada komoditi buah-buahan, jeruk mandarin merupakan komoditas yang paling banyak diimpor ke Indonesia. Jeruk mandarin yang masuk ke Indonesia diimpor dari Negara China, Thailand dan Pakistan. Komoditas buah yang di impor Indonesia terbesar kedua adalah apel. Apel yang diimpor ke Indonesia berasal dari Negara China, Amerika Serikat, Hongkong, Afrika Selatan dan negara-negara lainnya. Pada komoditas sayuran, komoditas yang volumenya paling banyak diimpor ke Indonesia adalah bawang putih. Negara-negara peng ekspor bawang putih ke Indonesia adalah China, Malaysia, dan India. Semakin meningkatnya volume impor komoditi buah dan sayuran tersebut menjadi suatu hal yang menarik untuk dianalisis.
Perumusan Masalah Produksi sayuran dan buah-buahan di Indonesia secara umum mengalami peningkatan. Pada tahun 2007 produksi sayuran di Indonesia hanya sebesar 9.491.139 ton dan pada tahun 2011 produksi sayuran meningkat menjadi 10.031.150 ton. Produksi buah-buahan pada tahun 2007 sebesar 16.011.739 ton dan pada tahun 2011 produksi buah-buahan meningkat menjadi 17.613.467 ton. Peningkatan produksi tanaman buah-buahan dan sayuran disebabkan intensifikasi pertanian yang gencar dilaksanakan saat ini. Perkembangan produksi dan luas panen tanaman sayuran dan buah-buahan dapat dilihat pada Tabel 4 dan Tabel 5. Produksi buah-buahan dan sayuran di Indonesia pada umumnya sudah mencukupi kebutuhan dalam negeri, akan tetapi produk buah dan sayuran dari luar negeri masih banyak yang masuk ke Indonesia. Neraca perdagangan komoditi hortikultura dari tahun 2006 sampai 2011 selalu bernilai negatif, artinya nilai impor komoditi hortikultura selalu lebih besar dari pada nilai ekspornya. Neraca
5 perdagangan komoditi hortikultura pada tahun 2006 devisit sebesar US$ 289.352.000 dan semakin merosot nilainya setiap tahun sampai pada tahun 2011 devisit sebesar US$ 1.194.827.000. Komoditi-komoditi yang menyumbang volume impor hortikultura paling besar adalah bawang putih, bawang merah, bawang bombay, wortel, kentang, mandarin, apel, pear, anggur dan durian. Neraca nilai perdagangan semakin devisit, padahal produksi hortikultura secara umum mengalami peningkatan dari tahun ke tahun terutama sayuran dan buah-buahan. Hal ini menimbulkan pertanyaan mengapa volume impor semakin meningkat dari tahun ketahun padahal produksi dalam negeri secara umum juga mengalami peningkatan. Permasalahan ini menjadi menarik untuk dianalisis faktor-faktor apa saja yang memengaruhi volume impornya agar kita dapat meramalkan perdagangan produk hortikultura pada masa yang akan datang. Ada beberapa faktor yang diduga berpengaruh terhadap volume impor, seperti harga komoditas, nilai tukar Rupiah, dan faktor lainnya. Selain faktor-faktor yang memengaruhi impor, untuk meramalkan impor produk buah dan sayuran pada periode yang akan datang perlu juga diketahui perkembangan impor buah-buahan dan sayuran seperti apa. Dari uraian tersebut, maka ada hal yang perlu mendapat perhatian yaitu sebagai berikut: 1. Bagaimana perkembangan volume impor komoditas buah-buahan dan sayuran? 2. Faktor-faktor apa saja yang memengaruhi permintaan impor komoditas buahbuahan dan sayuran di Indonesia?
Tujuan Penelitian Sesuai dengan latar belakang dan perumusan masalah, maka penelitian ini bertujuan untuk: 1. Menganalisis perkembangan impor komoditas buah-buahan dan sayuran di indonesia. 2. Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah-buahan dan sayuran di Indonesia.
Kegunaan Penelitian Manfaat dari penelitian yang akan dilakukan diharapkan dapat berguna bagi pemerintah dan instansi terkait sebagai bahan pertimbangan dalam impor produk hortikultura dimasa yang akan datang. Bagi pelaku pasar seperti pedagang, eksportir, importir, sebagai bahan pertimbangan keputusan dalam menjalankan kegiatan usahanya. Bagi penulis, penelitian ini berguna sebagai wahana untuk belajar menulis secara sistematis.
6 Ruang Lingkup Penelitian Pada penelitian yang akan dilakukan ini, analisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur hanya dilakukan pada 5 komoditas buah yaitu buah mandarin, apel, pear, anggur dan durian. Komoditas sayur yang akan diteliti adalah bawang putih, bawang merah, bawang bombay, wortel dan kentang. Alasan komoditas tersebut yang deliti karena komoditas tersebut merupakan komoditas yang volume impornya termasuk 5 besar dan secara kontinyu diimpor ke Indonesia. Negara-negara pengekspor komoditas tersebut dibatasi 3 Negara yang mendominasi volume impor di Indonesia pada tahun 2006-2010. Penelitian ini hanya sebatas menganalisis faktor-raktor yang memengaruhi permintaan impor dan perkembangan impornya, dan tidak meramalkan permintaan impor periode ke depan agar penelitian yang akan dilakukan lebih fokus. Jumlah penduduk tidak dimasukkan kedalam model penduga karena data perkembangan jumlah penduduk dicatat 10 tahun sekali dan tidak tersedia data bulanan. Data produksi juga tidak dimasukkan kedalam model penduga karena data bulanan tidak tersedia dan dalam penelitian ini ada beberapa komoditas yang tidak diproduksi dalam negeri.
7
TINJAUAN PUSATAKA Perkembangan Produksi Buah dan Sayur Indonesia Menurut Dirjen hortikultur (2008), jenis-jenis tanaman buah-buahan yang dikumpulkan datanya melalui Statistik Pertanian Hortikultura (SPH) tahun 2008 meliputi 26 jenis komoditas yaitu alpukat, belimbing, duku/langsat, durian, jambu biji, jambu air, jeruk siam, jeruk besar, mangga, manggis, nangka/cempedak, nenas, pepaya, pisang, rambutan, salak, sawo, markisa, sirsak, sukun, melon, semangka, blewah, apel, anggur, dan stroberi. Pada tahun 2007 jenis-jenis tanaman yang dikumpulkan datanya melalui SPH hanya terdiri dari 23 komoditi, pada tahun 2008 terjadi penambahan 3 komoditi yaitu apel, anggur, dan stroberi. Produksi buah-buahan di Indonesia selalu meningkat dari tahun ke tahun. Pada tahun 2003 produksi buah-buahan di Indonesia adalah 13.551.435 ton dan terus meningkat setiap tahunnya hingga pada tahun 2007 mencapai 17.116.662 ton. Peningkatan terbesar terjadi pada tahun 2006, yaitu sebesar 9.36% atau sebesar 1.384.531 ton sehingga produksi buah-buahan di Indonesia pada tahun 2006 mencapai 16.171.130 ton. Pada tuhun2007 ke tahun 2008 sebetulnya tanpa memperhintungkan kontribusi komoditi anggur, apel, dan stroberi tetap mengalami peningkatan. Kontribusi produksi komoditi anggur, apel dan stroberi hanya sedikit yaitu sebasar 311.465 ton, tanpa memperhitungkan ketiga komoditi tersebut produksi buah pada tahun 2007 ke 2008 meningkat sebesar 441.550 ton. Beberapa jenis tanaman buah yang memberikan kontribusi produksi buahbuahan lebih dari 5% dari produksi buah nasional yaitu pisang sebesar 33.31%, jeruk siam/keprok 13.26%, mangga 11.68%, nenas 7.9%, dan rambutan 5.34%, sedangkan sisanya (21 jenis tanaman buah lainnya) prosentase produksinya masing-masing kurang dari 5% dari total produksi buah di Indonesia. Pada komoditi sayuran, produksi sayur-sayuran di Indonesia secara umum dari tahun 2003 sampai tahun 2008 cenderung mengingkat. Menurut Dirjen Hortikultura (2008), komoditas sayuran yang dicatat dalam Statistik Pertanian Hortikultura (SPH) terdiri dari 23 komoditas kemudian pada tahun 2008 ditambahkan 2 komoditas yaitu paprika dan jengkol. Pada tahun 2003 produksi sayuran nasional 8.574.870 ton dan pada tahun 2008 meningkat menjadi 10.035.094 ton. Penurunan produksi sayuran terjadi pada tahun 2007, namun penurunan produksi sayuran pada tahun tersebut nilainya tidak terlalu besar yaitu turun sebesar 71.999 ton atau sebesar 0.76%. Pada tahun 2008 terjadi penambahan 2 komoditas sayur dalam pencatatan statistik pertanian hortikultura yaitu komoditas paprika dan jengkol. Kontribusi komoditas paprika dan jengkol terhadap produksi sayuran nasional tidak terlalu besar yaitu hanya sebesar 82.152 ton atau sebesar 0.8%, sementara peningkatan produksi sayuran dari tahun 2007 ke tahun 2008 sebesar 579.630 ton, sehingga tanpa memperhitungkan kontribusi komoditas paprika dan jengkol pada tahun 2008 produksi sayuran nasional tetap meningkat.
8 Penelitian Mengenai Impor Buah dan Sayur Penelitian mengenai perdagangan internasional terutama mengenai impor sudah banyak dilakukan sebelumnya. Penelitian yang dijadikan tinjauan pustaka dalam penelitian ini adalah penelitian-penelitian mengenai impor komoditi buahbuahan dan sayur-sayuran, hal ini berkaitan dengan penelitian yang akan penulis lakukan yaitu mengenai analisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur di Indonesia. Beberapa penelitian yang sudah dilakukan antara lain sebagai berikut: Tresnawan (2005) melakukan penelitian yang berjudul Analisis Trend dan Faktor yang Memengaruhi Permintaan Impor Kentang di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola perkembangan impor kentang, harga kentang, nilai tukar, dan produk dimestik bruto Indonesia. Tujuan kedua adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor kentang di Indonesia. Hasil dari penelitian ini adalah trend nilai impor kentang di Indonesia berdasarkan hasil pengolahan data impor kentang periode 2001–2003 dari 5 negara pengimpor terbesar ke Indonesia menunjukkan data yang cenderung fluktuatif. Secara keseluruhan hasil dari penghitungan analisis trend, didapatkan trend yang eksponensial, hal ini berarti dari beberapa perbandingan analisis trend, memunculkan 1 kurva analisis dengan nilai MAPE terkecil yaitu eksponensial. Beberapa faktor yang memengaruhi secara nyata terhadap nilai impor kentang di Indonesia pada taraf 1% yaitu nilai tukar Rupiah (NTRt), harga impor (PIMt), product domestik bruto (PDBt), dan lag impor bulan sebelumnya (VIMt-1), dapat dijelaskan 83.93% variasi permintaan impor kentang di Indonesia dari pasar internasional, sisanya sebesar 16.06% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam model dan diwakili oleh unsur galat. Penelitian yang sama juga dilakukan oleh Komarudin (2005), pada komoditi apel. Trend impor apel Indonesia dari negara-nagara eksportir selama 4 tahun terakhir ini secara umum mengalami peningkatan. Harga apel dari keempat negara yang diamati menunjukkan trend yang berbeda. Harga impor apel china cenderung menurun dan harga impor apel dari Amerika Serikat cenderung mengalami peningkatan, sedangkan harga apel dari Australia dan Selandia Baru cenderung berfluktuatif meningkat. Trend kuadratik merupakan model terbaik untuk meramalkan trend nilai tukar terhadap mata uang negara pengekspor yang diteliti. Faktor-faktor yang memengaruhi secara nyata terhadap permintaan impor Indonesia yaitu peubah harga impor dan lag permintaan impor apel periode sebelumnya. Peubah Produk Domestik Bruto (PDB) dan nilai tukar Rupiah tidak berpengaruh nyata terhadap volume impor apel. Dari penelitian terdahulu yang dijadikan tinjauan pustaka secara umum terdapat beberapa persamaan dengan penelitian yang akan dilaksanakan, persamaan tersebut yaitu sama-sama bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor, alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini juga sama dengan beberapa penelitian terdahulu yaitu menggunakan analisis regresi. Variabel-variabel yang akan digunakan juga ada beberapa yang sama yaitu variabel volume impor, harga impor dan nilai tukar Rupiah. Perbedaan antara penelitian yang akan dilakukan dengan penelitian terdahulu adalah komoditas yang akan diteliti dalam penelitian ini lebih banyak yaitu 10 komoditas yang terdiri dari 5 komoditas sayuran dan 5 komoditas buah-buahan. Ada
9 beberapa perbedaan pada variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu variabel jarak ekonomi dan variabel indeks produksi industri. Manfaat yang dapat diambil dari penelitian terdahulu yaitu digunakan sebagai acuan dalam melakukan penelitian yang dilakukan, karena penelitian ini bersifat memperbarui dan melengkapi penelitian-penelitian sebelumnya. Dengan mengacu penelitian sebelumnya penulis dapat menelusuri sumber-sumber data yang digunakan sebelumnya dan mengambil data yang lebih baru yang berkaitan dengan penelitian ini dan menambahkan variabel baru dalam penelitian yang akan dilaksanakan.
10
KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis
Teori Permintaan Permintaan adalah keinginan konsumen membeli suatu barang pada berbagai tingkat harga selama periode tertentu. Permintaan ada 2, yaitu permintaan individu (firm) dan permintaan pasar (market). Permintaan individu adalah permintaan sejumlah barang oleh konsumen pada berbagai tingkat harga barang, sedangkan permintaan pasar adalah penjumlahan dari permintaanpermintaan individu (Machfudz, 2007). Menurut Lipsey (1995), jumlah komoditi total yang ingin dibeli oleh semua rumah tangga disebut jumlah yang diminta. Gambar 1 menunjukkan gambaran umum kurva permintaan yaitu jumlah barang yang diminta (Q) pada tingkat harga (P).
Gambar 1 Kurva Permintaan Sumber: Lipsey (1995)
Keminringan yang menurun pada kurva permintaan menunjukkan bahwa jumlah yang diminta meningkat jika harga menurun (berhubungan negatif). Titik A, B, dan C merupakan kombinasi titik yang terbentuk antara harga (P) dan kuantitas (Q).
Teori Elastisitas Menurut Lipsey (1995), yang dijelaskan dalam elastisitas adalah mengukur dan menjelaskan hingga berapa jauh reaksi perubahan kuantitas terhadap perubahan harga dan variabel-variabel lainnya. Menurut Samuelson dan Nordhaus (2001), elastisitas harga permintaan (elastisitas harga) mengukur berapa banyak banyak kuantitas yang diminta dari sebuah barang akan berubah apabila harganya berubah, atau definisi yang tepat dari elastisitas harga ialah prosentase perubahan dalam kuantitas yang diminta dibagi dengan prosentase perubahan dalam harga. Barang-barang akan sangat berbeda-beda elastisitas harganya. Apabila elastisitas
11 harganya, atau kepekaan terhadap perubahan harga. Apabila elastisitas harga dari sebuah barang tinggi, kita dapat mengatakan bahwa barang itu memiliki permintaan “elastis”, yang berarti bahwa kuantitas yang diminta sangat peka terhadap perubahan perubahan harga. Apabila elastisitas dari harga dari sebuah barang rendah atau “inelastis” yang berarti bahwa kuantitas yang diminta kurang peka terhadap perubahan-perubahan harga.
Teori Dasar Perdagangan Internasional Adam smith menyatakan bahwa kekuatan-kekuatan pasar, bukan pengendalian pemerintah, yang seharusnya menentukan arah, volume dan komposisi perdagangan internsiaonal. Adam smith beralasan bahwa dalam perdagangan yang bebas dan tidak diregulasi, masing-masing Negara akan mengkhususkan diri dalam produksi barang-barang yang dapat diproduksinya dengan lebih efisien (memiliki keunggulan absolut), Ball et al. (2001). Teori Hecksher-Ohlin, menyatakan bahwa perbedaan-perbadaan internasional dan interregional dalam biaya produksi timbul karena perbedaanperbedaan dalam pasokan faktor-faktor produksi. Barang-barang yang memerlukan sejumlah besar faktor yang berlimpah (jadi lebih murah) akan memperendah biaya produksi, sehingga memungkinkan untuk dijual rebih murah di pasar-pasar internasional. Perolahan faktor dalam teori Heckscher-Ohlin bahwa negara-negara mengekspor produk-produk yang memerlukan sejumlah besar faktor produksi mereka yang melimpah, dan mengimpor produk-produk yang memerlukan sejumlah besar faktor-faktor produksi mereka yang langka, Ball et al. (2001).
Gambar 2 Kurva Perdagangan Internasional Sumber: Salvatore (1997)
12 Salvator (1997), mengambarkan proses terjadinya perdagangan antara 2 negara. Gambar 1 memperlihatkan proses terciptanya harga komoditi relatif ekuilibrium dengan adanya perdagangan, ditinjau dari analisis keseimbangan parsial. Panel A memperlihatkan bahwa dengan adanya perdagangan internasional, negara 1 akan mengadakan produksi dan konsumsi dititik A berdasarkan harga relatif komoditi X sebesar P1, sedangkan negara 2 akan berproduksi dan berkonsumsi dititik A’ berdasarkan harga relatif P3. Setelah hubungan perdagangan berlangsung diantara kedua negara tersebut, harga relatif komoditi X akan berkisar antara P1 dan P3. kemudian seandainya harga yang berlaku adalah diatas P1, maka negara 1 akan memproduksi lebih banyak dari pada permintaan (konsumsi) domestik. Kelebihan produksi itu kemudian akan diekspor ke negara 2. Di negara 2 jika harga yang berlaku lebih kecil dari P3, maka negara 2 akan mengalami peningkatan permintaan sehingga tingkatnya lebih tinggi dari produksi domestiknya. Hal ini akan mendorong negara 2 untuk mengimpor kekurangan kebutuhannya atas atas komoditi X tersebut dari negara 1.
Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan. 1. Harga Barang itu Senidiri Menurut Lipsey et al (1995), salah satu faktor yang berpengaruh terhadap permintaan suatu barang adalah harga barang itu sendiri. Harga berhubungan negatif dengan permintaan terhadap suatu barang, apabila harga suatu barang turun maka permintaan terhadap barang tersebut akan meningkat, demikian sebalikya apabila harga suatu barang meningkat atau naik maka permintaan terhadap barang tersebut akan menurun, cateris paribus. 2. Nilai Tukar Rupiah terhadap Mata Uang Asing Menurut Lipsey (1995), nilai tukar adalah harga mata uang suatau Negara yang dinyatakan dalam mata uang lain yang dapat dibeli dan dijual. Menurut Mankiw (2000), kurs (exchange rate) diantara 2 negara adalah tingkat harga yang disepakati 2 negara untuk saling melakukan perdagangan. Kurs dibagi menjadi 2 yaitu kurs nimonal dan kurs riil. Kurs nominal adalah harga relatif dari mata uang 2 negara, sedangkan kurs riil adalah relatif dari barang-barang diantara 2 negara. Kurs riil menyatakan tingkat dimana kita bisa memperdagangkan barang-barang dari suatu negara untuk barang-barang dari negara lain. Nilai tukar (exchange rate) digunakan untuk menentukan nilai mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lain. Suatu negara dengan sistem perekonomian terbuka dimana ada kegiatan ekspor dan impor didalamnya, nilai tukar merupakan salah satu merupakan variabel yang berpengaruh terhadap variabel lain salah satunya berpengaruh terhadap harga suatu barang. Harga berpengaruh terhadap permintaan barang, sehingga nilai tukar secara tidak langsung berpengaruh terhadap permintaan suatu barang. 3. Indek Produksi Industri Indeks Produksi Industri merupakan pengukuran output fisik pabrik, tambang dan utilitas nasional. Tingkat pemanfaatan kapasitas mencerminkan pemanfaatan sumber daya yang tersedia. Produksi industri memperlihatkan bagaimana pabrik, tambang dan utilitas berproduksi. Karena sektor manufaktur menguasai sepertiga perekonomian, laporan sektor ini memiliki pengaruh besar
13 terhadap perilaku pasar. Tingkat pemanfaatan utilitas memberi estimasi seberapa jauh kapasitas industri dimanfaatkan. Jika tingkat pemanfaatan terlalu tinggi (di atas 85%) hal ini dapat mendorong terjadinya inflasi yang menghambat produksi. Perubahan-perubahan pada GDP terkonsentrasi pada sektor industri. Oleh karena itu, perubahan-perubahan pada indeks industri produsi menyediakan informasi yang berguna mengenai pertumbuhan terakhir GDP. Pertumbuhan indeks produksi industri mencerminkan pertumbuhan GDP, apabila pendapatan penduduk pada suatu negara meningkat maka juga akan meningkatkan konsumsi penduduk tersebut sehingga akan meningkatkan permintaan terhadap suatu barang. Indeks produksi industri secara tidak langsung berhubungan positif dengan permintaan buah dan sayur Indonesia, apabila indeks produksi industri meningkat maka pendapatan juga meningkat sehingga permintaan terhadap impor buah dan sayur juga meningkat. 4. Jarak Ekonomi Jarak ekonomi merupakan hasil kali antara jarak antara 2 negara dan harga minyak dunia. Jarak ekonomi antara 2 negara yang nilainya lebih kecil akan menyebabkan biaya perdagangan yang lebih murah dibanding dengan negara yang memiliki jarak ekonomi yang lebih besar. Negara pangekspor mengekspor produknya kenegara pengimpor yang terdekat, karena biayanya lebih murah, karena biaya lebih murah sehingga harga barang tersebut juga menjadi lebih murah dan menyebabkan permintaan terhadap barang tersebut juga meningkat. 5. Harga Barang Lain Barang substitusi adalah barang pengganti, harga barang lain akan berpengaruh terhadap permintaan, suatu misal beras disubstisusi dengan jagung. Jika terjadi kenaikan harga beras menyebabkan permintaan terhadap beras turun dan permintaan terhadap jagung naik, karena jagung merupakan substitusi yang baik terhadap beras.
Kerangka Pemikiran Operasional Indonesia merupakan salah satu negara pengimpor buah dan sayur. Pada penelitian yang akan dilakukan komoditi yang akan diamati adalah 5 komoditas buah yang volume impornya paling besar dan 5 komoditas sayur yang volume impornya paling besar. Buah dan sayur yang volume impornya besar adalah mandarin, apel, pear, anggur, durian, bawang putih, bawang merah, bawang bombay, wortel dan kentang. Volume impor komoditi-komoditi tersebut secara umum mengalami peningkatan. Peningkatan volume impor menunjukkan peningkatan permintaan impor buah dan sayur di Indonesia. Pemenuhan permintaan buah dan sayur di Indonesia selain dari produksi domestik juga beasal dari impor dari negara lain. Sebagian komoditas yang diimpor Indonesia adalah komoditas yang tidak diproduksi di dalam negeri atau komoditas yang diproduksi dalam negeri namun volumenya masih sedikit, sehingga mengharuskan impor dari luar negeri untuk memenuhi kebutuhan konsumsi dalam negeri. Dalam penelitian yang akan dilakukan ini, peubah yang diduga memengaruhi permintaan impor komoditas tersebut adalah harga impor, nilai tukar Rupiah terhadap negara pengekspor, indeks produksi industri, dan jarak
14 ekonomi. Alasan mengapa peubah tersebut yang dimasukkan kedalam peubah penduga permintaan komoditas buah dan sayur impor ke Indonesia adalah sebagai berikut: a. Peubah harga impor dimasukkan kedalam model permintaan impor karena peubah atau variabel harga merupakan faktor penting dalam fungsi permintaan. Harga merupakan peubah yang sering kali dijadikan pertimbangan oleh konsumen dalam membeli suatu barang. Apabila harga barang atau suatu komoditas menurun maka permintaan terhadap barang tersebut cenderung mengalami peningkatan, cateris paribus. b. Peubah nilai tukar Rupiah terhadap mata uang negara pengekspor dimasukkan dalam model bertujuan untuk mengetahui seberapa berpengaruh peubah ini terhadap permintaan impor apa bila mata uang Rupiah terapresiasi atau terdepresiasi. Diduga apabila mata uang Rupiah terapresiasi maka harga komoditas impor akan menjadi lebih murah, dengan ini akan dilihat apakah secara signifikan akan berpengaruh terhadap permintaan buah dan sayur impor. c. Peubah indeks produksi industri dimasukkan kedalam model karena salah satu indikator ekonomi adalah indeks produksi industri. Industri berperan penting dalam perekonomian. Pertumbuhan Indeks produksi industri mencerminkan pertumbuhan PDB, semakin tinggi pendapatan maka permintaan terhadap komoditas buah dan sayur juga akan meningkat. d. Peubah jarak ekonomi dimasukkan kedalam model karena apabila jarak antara 2 negara lebih dekat dibanding ke negara lain maka biaya yang dikeluarkan untuk mengekspor suatu komoditi juga akan lebih kecil, sehingga komoditas impor dari negara yang lebih dekat harganya lebih murah dari pada harga impor dari negara yang berjarak lebih jauh, sehingga diduga berpengaruh terhadap permintaan komoditas tersebut. e. Peubah pasokan mangga di Pasar Induk Kramat Jati dimasukkan kedalam model karena mangga sebagai salah satu buah dan dapat mensubstitusi buahbuahan lain terutama buah impor. Jika terjadi panen raya buah mangga, maka pasokan mangga dipasaran akan tinggi secara otomatis harganya akan murah, sehingga konsumen yang tadinya mengkonsumsi buah lain beralih mengkonsumsi mangga. Akan tetapi peubah pasokan mangga di Pasar Induk Kramat Jati hanya akan dimasukan pada model regresi untuk buah-buahan dan tidak pada komoditi sayuran karena mangga bukan komoditi yang baik untuk mensubstitusi sayuran. Untuk mengetahui apakah faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap permintaan impor buah dan sayur berpengaruh secara siknifikan atau tidak, maka dilakukan pengujian dengan analisis regresi double log. Analisis dengan plot data digunakan untuk mengetahui perkembangan permintaan impor buah dan sayur Indonesia. Hasil dari penelitian yang akan dilakukan diharapkan dapat menjadi pertimbangan untuk mengevaluasi dan menetapkan kebijakan impor buah dan sayur oleh pihak yang terkait. Berdasarkan uraian diatas dapat digambarkan dalam suatu kerangka pemikiran konseptual pada Gambar 3.
15 Permintaan Buah dan Sayur Indonsia
Produksi Buah dan Sayur Domestik
Impor Buah dan Sayur dari Luar Negeri
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Impor Buah dan Sayur
Analisis Perkembangan Impor Buah dan Sayur Indonasia
- Harga Impor - Nilai Tukar Rupiah - Indek Produksi Industri - Jarak Ekonomi - Pasokan Mangga di PIKJ - Lag Impor Analisia Regresi Double Log
Rekomendasi Kebijakan untuk Pemerintah Gambar 3 Kerangka Pemikiran Operasional
Plot Data
16
METODE PENELITIAN Waktu Penelitian Pelaksanaan penelitian menegenai faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur di Indonesia ini dilakukan pada bulan Maret 2011. Data yang terkait untuk penelitian ini diambil dari berbagai sumber untuk mendukung penulisan skripsi.
Sumber dan Jenis Data Informasi data untuk penelitian bersumber dari beberapa instansi diantaranya adalah Badan Pusat Statistika (BPS), Dirjen Tanaman Pangan dan Hortikultura, Departemen Pertanian, Perpustakaan LSI IPB, Bank Indonesia dan download dari internet. Data yang akan digunakan untuk penelitian ini adalah data sekunder yaitu data volume impor per negara asal per bulan komoditas buah dan sayur yaitu anggur, pear, jeruk mandarin, apel, durian, bawang putih, bawang merah, bawang bombai, kentang dan wortel. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini selain data impor buah dan sayur yaitu data nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika, data harga buah dan sayur impor, data indeks produksi industri dan data jarak ekonomi. Data yang digunakan adalah data bulanan selama 5 tahun terakhir dan disesuaikan dengan ketersediaan data. Data mengenai volume impor, indeks produksi industri buah dan sayur diperoleh dari BPS, data volume impor berupa data bulanan per negara asal impor dari tahun 2006 sampai 2010 yaitu diambil 3 negara asal impor yang dominan dan kontinyu mengekspor komoditi tersebut ke Indonesia. Data nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika diperoleh dari Bank Indonesia, sedangkan data jarak ekonomi diperoleh dari mengalikan antara jarak antara negara asal impor ke Indonesia yang dikalikan dengan harga minyak dunia. Data harga minyak dunia diperoleh dari akses internet. Untuk lebih jelasnya jenis dan sumber data dapat dilihat pada Tabel 10. Tabel 8 Jenis dan sumber data No 1 2 3 4 5 6
Jenis data Volume impor buah dan sayur Harga buah dan sayuran impor Indeks produksi industri Jarak antar negara Harga minyak dunia Nilai tukar Rupiah terhadap USD
Sumber data Badan Pusat Statistik Badan Pusat Statistik Badan Pusat Statistik www.googlemap.com www.indexmundi.com Bank Indonesia
Dalam penelitian ini setiap komoditi impor (10 komoditi impor) dianalisis satu per satu berdasarkan asal negara impornya. Sehingga apabila setiap komoditi diambil 3 negara pengekspor ke Indonesia akan terdapat 30 persamaan regresi dalam penelitian ini. Akan tetapi karena negara pengekspor durian ke Indonesia hanya terdapat 2 negara (Thailand dan Malaysia), maka jumlah persamaan regresi dalam penelitian ini menjadi 29 persamaan saja.
17 Metode Analisis dan Pengolahan data Berdasarakan permasalahan yang dihadapi dan tujuan yang telah ditetapkan dalam penelitian yang akan dilakukan, untuk kengetahui faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur dan pola impor buah dan sayur Indonesia digunakan metode analisis kuantitatif, yaitu analisis regresi double log untuk pengujian faktor-faktor yang memengaruhi impor dan plot data untuk mengetahui perkembangan impor buah dan sayur di Indonesia.
Identifikasi Pola Data Permintaan Buah-buahan dan Sayuran Identikasi pola data dilakukan dengan cara mengolah data time series permintaan impor buah dan sayur Indonesia dalam bentuk plot terhadap waktu. Dengan plot data tersebut kita dapat mendeskripsikan pola permintaan impor buah dan sayur Indonesia serta dapat melihat kecenderungan permintaan impor buah dan sayur Indonesia. Fluktuasi permintaan impor buah dan sayur Indonesia diidentifikasi dengan analisis visual terhadap grafik (plot data) permintaan impor buah dan sayur Indonesia dari periode ke periode.
Perumusan Model Permintaan Komoditas Buah dan sayur Komoditas akan yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah apel, pear, jeruk mandarin, anggur, durian, bawang putih, bawang merah, bawang bombay, wortel dan kentang. Variabel-variabel bebas yang diduga memengaruhi permintaan impor buah dan sayur dalam penelitian ini adalah harga komoditi, nilai tukar Rupiah terhadap USD, indeks produksi industri, dan jarak ekonomi. Bentuk fungsional model regresi terdapat beberapa macam. Salah satu bentuk fungsional dengan model yang sederhana adalah model regresi duoble log. Salah satu keunggulan model ini adalah modelnya mudah diinterpretasikan. Model dari permintaan impor buah Indonesia adalah sebagai berikut: Ln Vimport = β0 + β1 LnHargat + β2 LnNTRt + β3 LnIPIt + β4 LnJrkEkot + β5 LnPIKJt + β6 Lag import-1 + εt Dimana: VImpor : volume impor per komoditas buah per negara asal (kg) β0 : intersep βi : koefisien regresi variabel bebas ke i (i = 1,2,3,…n) Harga : harga per komoditas impor (US$/kg) NTR : nilai tukar Rupiah terhadap USD (Rp / USD) IPI : indeks produksi industri Indonesia (%) JrkEko : jarak ekonomi dari negara eksportir ke Indonesia PIKJ : pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati Lag Impor : volume impor buah periode sebelumnya ε : residual t : periode
18 Model dari permintaan impor sayur Indonesia adalah sebagai berikut: Ln Vimport = β0 + β1 LnHargat + β2 LnNTRt + β3 LnIPIt + β4 LnJrkEkot + β5 Lag import-1 + εt Dimana: VImpor : volume impor per komoditas sayur per negara asal (kg) β0 : intersep βi : koefisien regresi variabel bebas ke i (i = 1,2,3,…n) Harga : harga per komoditas impor (US$/kg) NTR : nilai tukar Rupiah terhadap USD (Rp / USD) IPI : indeks produksi industri Indonesia (%) JrkEko : jarak ekonomi dari negara eksportir ke Indonesia Lag Impor : volume impor periode sebelumnya ε : residual t : periode Harga komoditas impor yang digunakan adalah data di tingkat importir. Nilai tukar yang digunakan adalah nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA, hal ini bertujuan untuk memudahkan dalam mengamati apabila nilai tukar Rupiah terapresiasi terhadap mata uang Dollar USA bagaimana dengan permintaan impornya. Indeks produksi industri sebagai indikator ekonomi Indonesia yang digunakan bertujuan untuk melihat apabila pertumbuhan ekonomi dalam negeri meningkat bagaimana dengan permintaan terhadap impor komoditas buah dan sayuran Indonesia. Jarak ekonomi yang digunakan diperoleh dari jarak Indonesia dengan negara pengekspor dikalikan dengan harga minyak dunia. Salah satu karakteristik utama produk pertanian adalah adanya tenggang waktu antara menanam dan memanen yang disebut dengan gestation period atau beda kala (lag). Hal tersebut yang mendasari penggunaan lag impor sebagai variabel bebas dalam penelitian. Hasil yang diperoleh petani didasarkan pada perkiraan–perkiraan periode mendatang dan pengalamannya di masa lalu. Apabila terjadi peningkatan harga output suatu komoditas pertanian pada saat tertentu maka peningkatan itu tidak akan segera diikuti oleh peningkatan areal dan produktivitas karena keputusan alokasi sumber daya telah ditetapkan petani pada saat sebelumnya. Respon petani terjadi setelah beda kala (lag) sebagai dampak perubahan harga input, output, dan kebijakan pemerintah (Gujarati, 2007)
Evaluasi model Penduga Evaluasi model penduga bertujuan untuk mengetahui apakah model diduga memenuhi kriteria statistik dan kriteria ekonomi. Untuk itu kriteria pemilihan model terbaik dalam analisis regresi linier berganda harus sesuai dengan kriteria sebagai berikut: 1. Kriteria Statistik Pengujian terhadap model penduga permintaan impor dilakukan untuk mendapatkan model terbaik dan tidak bias. Menurut Firdaus (2004), suatu fungsi regresi harus memenuhi asumsi dasar dalam regresi. Asumsi-asumsi dasar yang harus dipenuhi adlah sebagai berikut: 1) Nilai yang diharapkan bersyarat (conditional expected value) dari ε tergantung pada Xi tertentu adalah nol;
19 2) Tidak adanya korelasi berurutan atau tidak ada autokorelasi (nonautocorelation). Artinya, dengan Xi tertentu simpangan setiap Y yang mana pun dari nilai rata-ratanya tidak menunjukkna adanya korelasi, baik secara positif maupun negatif; 3) Varian bersyarat dari (ε) adalah konstan. Asumsi ini dikenal sebagai asumsi heteroskedastisitas; 4) Variabel bebas adalah nonstokastik (tetap dalam penyampelan berulang), atau jika stokastik, didistribusikan secara independen dari gangguan ε; 5) Tidak ada multikolinieritas diantara variabel bebas satu dengan yang lain; 6) Galat didistribusikan secara normal dengan rata-rata dan varians yang diberikan oleh asumsi 1 dan 2. Dari keenam asumsi tersebut hanya asumsi 2, 3, dan 5 yang memiliki pengaruh serius, sedangkan asumsi yang lain tidak kecuali untuk kepentingan peramalan. Pengujian yang dilakukan antara lain sebagai berikut: a. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk melihat apakah terdapat hubungan linier antara error serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu (data time series). Masalah aotukorelasi dapat dideteksi melalui uji Durbin-Watson d statistics, langkah-langkah pengujuian sebagai berikut: a) Melalui uji hipotesis statistik yang dinyatakan sebagai: H0 = tidak ada autokorelasi error lag 1 (ρεt, εt-1 = 0) H1 = ada autokorelasi error lag 1 (ρεt, εt-1 ≠ 0) b) Menghitung besarnya nilai statistik DW dengan rumus : ∑ ∑
c) Membandingkan nilai statistik DW dengan nilai teoritik DW sebagai berikut. Untuk ρ > 0 (autokorelasi positif): 1) Bila DW ≥ du (dengan df n-K-1); K adalah banyaknya variabel bebas yang digunakan; H0 diterima jadi ρ = 0 berarti tidak ada autokorelasi pada model tersebut. 2) Bila DW ≤ dL (dengan df n-K-1); H0 ditolak, jadi ρ ≠ 0 berarti ada autokorelasi positif pada model tersebut. 3) Bila dL < DW < du ; Uji tersebut tidak konklusif, sehingga tidak dapat ditentukan apakah terdapat autokorelasi atau tidak pada model tersebut. Untuk ρ < 0 (autokorelasi negatif): 1) Bila (4–DW) ≥ du ; H0 diterima, jadi ρ=0 berarti tidak ada autokorelasi pada model tersebut. 2) Bila (4–DW) ≤ dL ; H0 ditolak, jadi ρ≠0 berarti ada autokorelasi positif pada model tersebut. 3) Bila dL< (4–DW) ≤ du ; Uji tersebut hasilnya tidak konklusif, sehingga tidak dapat ditentukan apakah terdapat autokorelasi atau tidak pada model tersebut. Untuk melihat ada tidaknya autokorelasi, dapat juga digunakan ketentuan apabila nilai DW mendekati angka 2 maka tidak ada autokorelasi begitu sebaliknya apabila nilai DW menjauhi angka 2 maka dapat disimpulkan bahwa pada model yang digunakan terdapat autokorelasi.
20
b. Uji heteroskedastisitas Salah satu asumsi fungsi regresi adalah apabila variasi dari faktor pengganggu selalu sama pada data pengamatan yang satu ke data pengamatan yang lain. Jika asumsi ini terpenuhi, berarti variasi faktor pengganggu pada kelompok data tersebut bersifat homoskedastik, atau var (εi2) = σ2. Jika asumsi tersebut tidak dapat dipenuhi maka terjadi penyimpangan atau heteroskedastisitas. Uji terhadap ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji korelasi Rank Spearman. Langkah-langkah pengujian Rank Spearman adalah sebagai berikut: a) Membuat model regresinya b) Mencari nilai-nilai variabel gangguan penduga ei. c) Rangking nilai-nilai ei tersebut serta nilai-nilai Xi yang bersangkutan dalam urutan yang semakin kecil atau semakin besar. d) Hitung koefisien regresi penduga Rank Spearman rs dengan rumus: Rs = 1-
∑
Dimana : di = menunjukkan perbadaan setiap pasang rank n = menunjukkan jumlah pasang rank e) Bila rs mendekati ± maka kemungkinan besar terdapat heteroskedastisitas dalam model tersebut, sedangkan bila rs mendekati 0 maka kemungkinan adanya heteroskedastisitas kecil. c. Uji multikolinieritas Kolinieritas adalah adanya hubungan linier yang sempurna atau eksak diantara variabel-variabel bebas dalam model regresi, sedangkan multikolineritas menunjukkan adanya lebih dari satu hubungan linier yang sempurna. Apabila terjadi kolinieritas sempurna maka koefisien regresi dari variabel X tidak dapat ditentukan (indeterminate) dan standart errornya tak terhingga (infinite). Jika kolinieritas kurang sempurna, walau koefisien regresi dari variabel X dapat ditentukan (determinate), tetapi standard errornya tinggi, yang berarti koefisien regresi tidak dapat diperkirakan dalam ketelitian yang tinggi. Dapat disimpulkan semakin kecil korelasi antara variabel bebasnya maka semakin baik model regresi yang akan diperoleh. Ada tidaknya multikolinieritas dalam suatu model dapat diketahui dengan melihat beberapa ciri sebagai berikut: a) Kolinieritas sering dapat diduga jika R2 cukup tinggi (antara 0.7-1) dan jika koefisien korelasi sederhana juga tinggi, tetapi tak satupun atau sedikit sekali koefisien regresi parsial yang signifikan secara individu, dipihak lain uji F menolak H0 yang mengatakan bahwa secara simultan seluruh koefisien regresi parsial nilainya nol. b) Koefisien korelasi sederhana nilainya tinggi tetapi belum tentu terjadi multikolinier, tetapi harus dilihat juga koefisien korelasi parsial. c) Kolinieritas timbul disebabkan adanya satu atau lebih variabel bebas yang berkorelasi sempurna atau mendekati sempurna dengan variabel bebas lainnya, salah satu cara untuk mengetahui variabel bebas X yang mana berkorelasi dengan variabel lainnya ialah dengan membuat regresi setiap
21 Xi terhadap sisa variabel lainnya dan menghitung R2 yang cocok dan diberi simbul Ri2. 2. Kriteria Ekonomi Penentuan parameter model regresi berdasarkan teori ekonomi. Parameter ini kemudian diuji berdasarkan teori ekonomi juga. Teori yang digunakan adalah teori permintaan dan elastisitas. Dari teori permintaan dan elastisitas dikembangkan hipotesis sebagai berikut: a) Harga Harga buah dan sayuran berkorelasi negatif permintaan buah dan sayur impor. Korelasi negatif artinya apabila harga impor buah dan sayur meningkat maka permintaannya akan turun. b) Nilai Tukar Rupiah Nilai tukar Rupiah berkorelasi negatif terhadap permintaan buah dan sayur impor. Apabila Rupiah terdepresiasi maka harga dalam negeri negeri relatif lebih murah daripada harga dari luar negeri, hal ini diduga menurunkan permintaan terhadap permintaan impor buah dan sayur. c) Indeks Produksi Industri (IPI) Indeks produksi industri berkorelasi positif terhadap permintaan impor buah dan sayur. IPI menggambarkan tingkat pemanfaatan sumberdaya, IPI mencerminkan Produk Domestik Bruto (PDB) karena PDB mengukur output nasional salah satunya sektor industri. Semakin tinggi pendapatan nasional maka permintaan terhadap impor pun cenderung meningkat. d) Jarak Ekonomi Jarak ekonomi berkorelasi negatif dengan permintaan impor, semakin jauh jarak ekonomi menyebabkan biaya perdagangan antar negara menjadi mahal sehingga harga menjadi mahal juga, sehingga dapat menurunkan permintaan terhadap impor buah dan sayur. e) Pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati Pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati adalah sebagai subtitusi dari buah impor, pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati berkorelasi negatif dengan permintaan impor buah. Pada saat pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati tinggi maka akan mensubstitusi permintaan impor buah sehingga permintaan impor buah akan turun. f) Lag impor Lag impor adalah volume impor bulan sebelumnya, lag impor berguna untuk melihat ekspektasi impor pada masa yang akan datang dari jumlah impor yang dilakukan pada periode sebelumnya. Lag impor berkorelasi positif terhadap permintaan impor.
Elastisitas dari Model Regresi Double log. Analisis elastisitas bertujuan untuk mengetahui%tase perubahan volume impor buah dan sayur yang diminta (Y) terhadap perubahan 1% pada salah satu variabel bebas yang memengaruhinya (Xi). perhitungan elastisitas rata-rata menurut Gujarati (2006) adalah sebagai berikut: E = ( )( )
22 Dimana : E = elastisitas rata-rata = turunan pertama fungsi permintaan Yi terhadap variabel Xi. Kriteria uji: 1) Apabila nilai elastisitas lebih besar dari 1 (E>1), dikatakan elastis karena perubahan satu% variabel bebas mengakibatkan perubahan variabel tak bebas sebesar lebih dari satu%. 2) Apabila nilai elastisitas antara nol dan satu (0<E<1), dikatakan inelastis karena perubahan satu% pada variabel bebas menyebabkan perubahan kurang dari satu% pada variabel tak bebasnya.
23
PERKEMBANGAN IMPOR DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PERMINTAAN IMPOR BUAH DAN SAYUR DI INDONESIA Tahap pertama akan dilakukan intepretasi plot data dari permintaan impor buah-buahan (apel, pear, jeruk mandarin, anggur, durian) dan sayuran (bawang merah, bawang putih, bawang bombai, wortel, kentang) yang diimpor ke Indonesia yang berasal dari masing-masing 3 negara dan khusus untuk komoditi durian hanya akan diambil 2 negara karena memang negara yang mengekspor durian ke Indonesia hanya 2 negara yaitu Thailand dan Malaysia. Tahap kedua dilakukan intepretasi hasil pengolahan regresi double log untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah-buahan dan sayuran ke Indonesia. Hasil dari penelitian ini merupakan jawaban dari tujuan penelitian yang penulis lakukan. Hasil analisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur di Indonesia terangkum pada Tabel 9. Pada Tabel 9 dapat dilihat faktor yang secara nyata memengaruhi permintaan impor buah ke Indonesia adalah harga buah impor, pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati, indek produksi industri, nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika dan lag impor. Pada komoditi sayuran faktor yang memengaruhi permintaan impor sayur ke Indonesia adalah harga sayur impor, indek produksi industri, jarak ekonomi, nilai tukar Rupiah tehadap Dollar Amerika dan lag impor. Harga sayur impor dan indeks produksi industri merupakan faktor yang memengaruhi permintaan impor hampir semua komoditi sayur yang dimasukkan dalam penelitian ini, sedangkan pada komoditi buah, harga buah impor, indek produksi industri dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati merupakan variabel yang banyak memiliki pengaruh terhadap permintaan impor komoditi-komoditi buah di Indonesia. Berdasarkan kriteria statistik faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur tersebut memang sudah sesuai atau berpengaruh secara nyata, akan tetapi ada kasus dalam penelitian ini yang tidak sesuai dengan kriteria ekonomi. Salah satu contoh adalah variabel harga berpengaruh nyata terhadap permintaan impor anggur dari China berdasarkan kriteria statistik, akan tetapi karena nilai sloopenya bernilai positif, yang artinya pada saat harga anggur impor naik maka permintaan impor anggurnya juga naik, hal ini bertentangan dengan hukum ekonomi. Pada hasil analisis ini terlihat adanya variabel bebas yaitu variabel lag impor pada model regresi, pada rencana awal variabel ini tidak dimasukkan dalam model akan tetapi setelah pengolahan data ternyata terjadi autokorelasi pada beberapa model regresi, untuk mengatasi masalah tersebut maka ditambahkan variabel lag impor. Selanjutnya berikut ini akan dipaparkan hasil penelitian ini yaitu mengenai faktor apa saja yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur dan bagaimana mengenai perkembangan impornya pada setiap komoditi dan negara asal impornya.
24 Permintaan Impor Apel Indonesia Urutan volume impor apel ke indonesia berdasarkan negara asal impor apabila diurutkan rata-rata impor tahunan selama tahun 2006 sampai tahun 2010 adalah China, Amerika Serikat dan New Zeland. Rata-rata impor apel dari China pertahun sebesar 111.563.708 kg, sedangakan rata-rata impor per tahun dari Amerika Serikat dan New Zeland masing-masing sebesar 33.809.995 kg dan 2.646.147 kg. Impor apel terbesar dari China ke Indonesia terjadi pada tahun 2010 yaitu sebesar 150.572.125 kg. Data total per tahun volume impor apel berdasarkan 3 negara asal terbesar tahun 2006 sampai 2010 dapat dilihat pada Lampiran 1.
Permintaan Impor Apel dari China a. Perkembangan Impor Buah Apel dari China Tahun 2006-2010 China merupakan negara pengekspor apel terbesar ke Indonesia. Permintaan impor apel dari China berfluktuatif tetapi cenderung meningkat dari tahun 2006 sampai 2010. Pada tahun 2006 permintaan apel dari China adalah sebesar 82.114.530 kg. Pada tahun 2007 permintaan impor apel dari China mengalami kenaikan yang sangat tinggi yaitu sebesar 33.21% yaitu menjadi 109.387.859 kg, kemudian pada tahun 2008 mengalami sedikit penurunan yaitu sebesar 1.87% menjadi 107.345.315 kg. Kenaikan permintaan impor kembali terjadi pada tahun 2009 sebesar 0.98% dan kenaikan yang sangat tinggi terjadi pada tahun 2010 yaitu sebesar 38.90% menjadi 150.572.125 kg. Grafik perkembangan permintaan impor apel Indonesia dari China dapat pada Gambar 4.
Gambar 4 Grafik perkambangan permintaan impor apel Indonesia dari China tahun 2006-2010 b. Faktor-faktor yang Memengaruhi Permintaan Impor Apel dari China Faktor-faktor yang diduga memengaruhi permintaan impor apel dari China adalah harga apel impor, indeks produksi industri, jarak ekonomi dan pasokan buah apel di Pasar Induk Keramat Jati. Dari hasil penelitian yang sudah dilaksanakan, dari 5 variabel yang diduga memengaruhi permintaan impor apel dari China, kelima variabel secara bersama-sama tidak berpengaruh nyata
25 terhadap permintaan impor apel dari China. Dari pengolahan data diperoleh nilai R-square sebesar 0.257 yang artinya keragaman Ln Volume Impor (Y) mampu dijelaskan oleh variable independen (Ln harga, Ln IPI, Ln jarak ekonomi dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar amerika) sebesar 25.7% sedangkan sisanya yaitu sebesar 74.3% dijelaskan oleh faktor lain. Evaluasi model regresi permintaan impor apel dari China yang pertama adalah uji normalitas, dari hasil uji kenormalan diperoleh P-value sebesar 0.18 lebih besar dari taraf nyata 5%, yang berarti residual terdestribusi normal. Masalah heterokedastisitas diperiksa dapat deperiksa menggunakan grafik scatterplots, dari grafik scatterplots dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Masalah multikolinearitas dapat dilihat pada nilai VIF setiap variabel bebasnya (X), hasil perhitungan VIF menunjukkan tidak ada 1 peubah X pun yang memiliki nilai VIF lebih dari dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas dalam model regresi. Untuk mendeteksi adanya masalah autokolerasi antara variabel bebas dalam model dapat dilakukan dengan melakukan uji Durbin-Watson, dari hasil uji Durbin-Watson diperoleh nilai sebesar 1.908 sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi masalah autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor apel dari China dapat dilihat pada Lampiran 2.
Permintaan Impor Apel dari Amerika Serikat a. Perkembangan Impor Buah Apel dari Amerika Serikat Tahun 2006-2010 Amerika Serikat merupakan negara pengekspor apel ke Indonesia terbesar kedua setelah China. Rata-rata permintaan impor apel dari Amerika Serikat dari tahun 2006 sampai 2010 cukup besar yaitu 33.809.995 kg. Pada tahun 2006 permintaan impor apel dari Amerika Serikat adalah sebesar 33.159.256 kg, kemudian pada tahun 2007 permintaan impor apel dari Amerika Serikat menrun sebesar 8.97% menjadi 30,185,438 kg.
Gambar 5 Grafik perkembangan permintaan impor apel Indonesia dari Amerika Serikat 2006-2010
26 Penurunan permintaan impor apel dari Amerika Serikat kembali terjadi pada tahun 2008, yaitu sebesar 13.44% menjadi 26,127,011 kg. Peningkatan permintaan impor apel yang sangat besar terjadi pada tahun 2009 yaitu sebesar 47.89% menjadi 38,640,501 kg, kemudian pada tahun 2010 kembali mengalami peningkatan permintaan impor apel dari Amerika Serikat yaitu sebesar 5.95% menjadi 40,937,769 kg. Pada Gambar 5 dapat dilihat perkembangan permintaan impor apel Indonesia dari Amerika Serikat pada tahun 2006-2010, dari gambar tersebut dapat disimpulkan bahwa permintaan impor apel dari Amerika Serikat memiliki trend yang meningkat. b. Faktor-faktor yang Memengaruhi Permintaan Impor Apel dari Amerika Serikat Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor apel dari Amerika Serikat adalah harga dan indeks produksi industri pada taraf 5%, sedangkan jarak ekonomi, nilai tukar Rupiah dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati tidak berpengaruh nyata terhadap permintaan impor apel dari Amerika Serikat. Pada persamaan regresi diperoleh koefisien (slope) Ln Harga sebesar (-6.639), hal ini berarti apabila harga apel dari Amerika Serikat naik 1% maka permintaan impor apel dari Amerika Serikat akan turun sebesar 6.639% (elastis). Koefisien LnIPI diperoleh nilai sebesar 5.529, hal ini berarti pada saat indek produksi industri naik seberas 1%, maka permintaan impor apel dari Amerika Serikat akan naik sebesar 5.529% (elastis). Dari pengolahan data diperoleh nilai R-square sebesar 43.1%, yang berarti keragaman Ln volume impor (Y) mampu dijelaskan oleh Ln harga, Ln IPI, Ln jarak ekonomi dan Ln nilai tukar Rupiah, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Dalam evaluasi model dari uji kenormalan diperoleh P-value sebesar 0.55 dimana P-value lebih besar dari 5% yang berarti residual terdistribusi normal, pada taraf signifikasi 5%. Masalah heteroskedastisitas dapat dilihat pada grafik scatterplots bahwa titik-titik menyebar secara acak baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolniaritas tidak ada 1 peubah X pun yang memiliki nilai VIF lebih dari 10, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas dalam model regresi. Dari uji Durbin Watson diperoleh nilai DW sebesar 1.597 maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah autokorelasi. Output analisis regresi permintaan apel dari Amerika Serikat dapat dilihat pada Lampiran 3.
Permintaan Impor Apel dari Selandia Baru a. Perkembangan Impor Buah Apel dari Selandia Baru Tahun 2006-2010 Selandia Baru merupakan negara pengekspor apel ke Indonesia terbesar ketiga setelah China dan Amerika Serikat. Pada tahun 2006 permintaan apel impor Indonesia dari Selandia Baru sebesar 1.906.715 kg, kemudian pada tahun 2007 mengalami peningkatan sebesar 658.229 kg atau sebesar 34.52% menjadi 2.564.944 kg. Pada tahun 2008 terjadi penurunan permintaan impor apel dari Selandia Baru, tetapi nilainya sangat kecil sekali yaitu sebesar 0.76% menjadi 2.545.466 kg.
27 Kenaikan yang cukup besar terjadi pada tahun 2009, pada tahun tersebut permintaan impor apel dari Selandia Baru naik sebesar 565.619 kg atau sebesar 22.22% menjadi 3.111.085 kg. Penurunan permintaan impor apel dari Selandia Baru terjadi lagi pada tahun 2010, namun nilainya sangat kecil yaitu sebesar 8.562 kg atau sebesar 0.28% saja menjadi 3.102.523 kg. Dari Gambar 6 dapat dilihat bahwa impor apel dari Selandia Baru bersifat musiman.
Gambar 6 Grafik perkembangan permintaan impor apel Indonesia dari Selandia Baru 2006-2010 b. Faktor-faktor yang Memengaruhi Permintaan Impor Apel dari Selandia Baru Faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap permintaan impor apel dari Selandia Baru adalah harga impor, ideks produksi industri, jarak ekonomi, nilai tukar Rupiah, pasokan mangga Pasar Induk Keramat Jati dan lag impor. Dari analisis regresi diperoleh hasil hanya variabel jarak ekonomi, pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati dan lag impor saja yang berpengaruh nyata terhadap permitaan impor apel dari Selandia Baru, karena memiliki P-value lebih kecil dari alpha 5% pada taraf 5%, sedangkan variabel yang lain memiliki P-value lebih besar dari alpha 5%. Pada persamaan regresi koefisien (slope) Ln jarak ekonomi adalah sebesar 3.213, hal ini berarti pada saat nilai jarak ekonomi naik 1% maka permintaan impor apel dari Selandia Baru akan naik sebesar 3.213%, hal ini bertentangan dengan kriteria ekonomi, dimana permintaan impor dan jarak ekonomi seharusnya berkorelasi negatif, sehingga jarak ekonomi dianggap tidak berpengaruh terhadap permintaan impor apel dari Selandia Baru. Koefisien (slope) Ln pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati adalah -0.704, hal ini berarti pada saat pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati naik sebesar 1% akan mengakibatkan penurunan permintaan impor apel dari Selandia Baru sebesar 0.704% (inelastis). Nilai R-square adalah sebesar 75.3%, yang berarti keragaman Ln volume impor mampu dijelaskan oleh faktor peubah tersebut sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Uji Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk mengetahui masalah kenormalan, dari uji tersebut diperoleh nilai P-value sebesar 0.597 dimana lebih besar dari 0.05, dengan demikian data residual terdistribusi normal pada taraf signifikasi 5%. Untuk mengetahui apakah ada masalah heteroskedastisitas dapat dilihat pada grafik scatterplots, berdasarkan grafik tersebut dapat dilihat bahwa titik-titik tersebar secara acak dan dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat
28 masalah heteroskedastisitas. Dari uji multikolinearitas pada masing-masing variabel diperoleh nilai VIF lebih kecil dari 10, hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas pada model tersebut. Pada uji autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson diperoleh nilai DW sebesar 1.991 sehingga dapat disimpulakan tidak ada masalah autokorelasi pada model tersebut. Output analisis regresi permintaan impor apel dari Selandia Baru dapat dilihat pada Lampiran 4.
Permintaan Impor Jeruk Mandarin Indonesia Tiga negara terbesar yang mengekspor jeruk mandarin ke Indonesia adalah China, Pakistan dan Thailand. China merupakan negara pengekspor jeruk mandarin terbesar ke Indonesia, rata-rata volume impor jeruk mandarin Indonesia dari China selama tahun 2006-2010 sebesar 111.600.532 kg per tahun. Impor jeruk mandarin Indonesia dari China terbesar terjadi pada tahun 2009 yaitu sebesar 179.502.061 kg. Rata-rata per tahun impor jeruk mandarin dari Pakistan dan Thailand masing-masing sebesar 3.148.969 kg dan 2.188.739 kg. Impor dari Pakistan terbesar terjadi pada tahun 2006 yaitu sebesar 10.460.657 kg. Data volume impor jeruk mandarin berdasarkan 3 negara asal terbesar tahun 2006 sampai 2010 dapat dilihat pada Lampiran 1.
Permintaan Impor Jeruk Mandarin dari China a. Perkembangan Impor Jeruk Mandarin dari China Tahun 2006-2010 China merupakan negara yang paling besar mengekspor jeruk mandarin ke Indonesia selama tahun 2006 sampai 2010. Pada umumnya impor jeruk mandarin dari China mencapai puncak tertinggi pada awal tahun, yaitu bulan-bulan Januari sampai dengan bulan Maret. Rata-rata impor apel dari China per tahun dari tahun 2006 sampai tahun 2010 adalah sebesar 111.600.532 kg. Volume impor jeruk mandarin dari China terbesar terjadi pada tahun 2009 yaitu sebesar 179.502.061 kg.
Gambar 7 Grafik perkembangan permintaan impor jeruk mandarin Indonesia dari China 2006-2010
29 Pada umumnya permintaan impor jeruk mandarin dari China dari tahun 2006–2010 menunjukkan trend yang meningkat. Pada tahun 2006 volume impor jeruk mandarin dari China adalah sebesar 48.704.851 kg kemudian pada tahun 2007 meningkat sebesar 51.85% menjadi 73.962.494 kg. Pada tahun 2008 volume impor jeruk mandarin dari China meningkat dari tahun sebelumnya menjadi 97.407.786 kg dan pada tahun 2009 meningkat sangat drastis sebesar 84.28% menjadi sebesar 179.502.061 kg. Penurunan volume impor jeruk mandarin dari China terjadi pada tahun 2010, impor jeruk mandarin dari China mengalami penurunan sebesar 11.74% yaitu menjadi 158.425.467 kg. Dari Gambar 7 dapat dilihat permintaan impor jeruk mandarin dari China bersifat musiman. b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari China Hasil analisi regresi Double-Log menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari China adalah harga jeruk mandarin impor dan lag impor (permintaan impor periode sebelumnya), hal ini dapat dilihat dari nilai P-value variable Ln harga dan Ln lag impor lebih kecil dari alpha 0.05 pada taraf signifikasi 5%, sehingga Ln harga impor dan Ln lag impor berpengaruh nyata terhadap Ln volume impor pada taraf signifikasi 5%. Farktor-faktor yang tidak berpengaruh nyata terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari China adalah indeks produksi industri, Jarak ekonomi, nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati. Pada persamaan regresi diperoleh koefisien (slope) Ln harga sebesar -5.824, hal ini berarti pada saat harga jeruk mandarin impor naik 1% akan menyebabkan penurunan permintaan impor jeruk mandarin dari China sebesar 5,824%, sedangkan koefisien (slope) lag impor adalah sebesar 0.469 yang berarti apabila lag impor jeruk mandarin naik 1% akan menyebabkan kenaikan permintaan impor jeruk mandarin dari China sebesar 0.469% dan dapat dikatakan inelastis karena nilainya lebih kecil dari 1. Hasil dugaan model regresi permintaan impor jeruk mandarin dari China diperoleh koefisien determinasi sebesar 69.5%, hasil tersebut memiliki pengertian bahwa 69.5% keragaman Ln volume impor mampu dijelaskan oleh Ln variabel bebasnya dan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Uji model diperoleh nilai F hitung sebesar 0.00 dimana lebih kecil dari 0.05, hal ini menunjukkan model signifikan. Untuk uji kenormalan model dilakukan dengan uji kolmogorov-smirnov, dari uji yang dilakukan diperoleh nilai P-value sebesar 0.445 dimana lebih besar dari 0.05 dengan demikian data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Uji homogenitas dilakukan dengan melihat grafik scatterplot, dari grafik Scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak baik diatas maupun di bawah sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Uji multokolinearitas dapat dilihat dari nilai VIF, hasil perhitungan VIF menunjukkan tidak ada 1 pun variabel bebas (X) yang memiliki nilai VIF lebih dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Deteksi masalah autokorelasi dilakukan dengan uji Durbin-Watson, dari hasil tersebut diperoleh nilai DW sebesar 1.444 sehingga tidak ada keputusan apakah terjadi autokorelasi atau tidak.
30 Output analisis regresi permintaan impor jeruk mandarin dari China dapat dilihat pada Lampiran 5.
Permintaan Impor Jeruk Mandarin dari Pakistan a. Perkembangan Impor Jeruk Mandarin dari Pakistan Tahun 2006-2010 Pada tahun 2006 total impor jeruk mandarin dari Pakistan ke Indonesia adalah sebesar 2.944.270 kg. Pada tahun 2007 permintaan impor jeruk mandarin dari pakistan meningkat sebesar 288.880 kg atau 9.81% menjadi 3.233.150 kg. Setelah tahun 2007 permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan ke Indonesia terus mengalami penurunan sampai tahun 2010. Pada tahun 2008 permintaan impor jeruk mandarin dari pakistan mengalami penurunan sebesar 382.470 kg atau turun sebesar 11.83% dan pada tahun 2009 juga turun sebesar 50.35% menjadi 1.415.358 kg. Penurunan impor jeruk mandarin dari pakistan yang sangat drastis terjadi pada tahun 2010 yaitu sebesar 64.66% sehingga volume impor jeruk mandarin dari Pakistan ke Indonesia hanya sebesar 500.236 kg. Sementara permintaan impor jeruk mandarin tinggi terjadi pada bulan-bulan Desember sampai bulan April, selain bulan tersebut permintaan impornya sangat rendah.
Gambar 8 Grafik perkembangan permintaan impor jeruk mandarin Indonesia dari Pakistan 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan. Berdasarkan kriteria statistik faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan adalah indeks produksi industri, karena nilai P-value Ln indeks produksi industri lebih kecil dari 0.05 pada taraf 5%, akan tetapi hal ini bertentangan dengan kriteria ekonomi karena dalam kasus ini indeks produksi industri dan permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan berkorelasi negatif. Variabel bebas yang lain yaitu harga impor, jarak ekonomi, nilai tukar Rupiah terhadap Dollar amerika dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati tidak berpengaruh nyata terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan,
31 hal ini dapat dilihat dari nilai P-value dari Ln variabel tersebut lebih besar dari 0.05 pada taraf signifikansi 5%. Uji model menunjukkan nilai P-Value sebesar 0.001 lebih kecil dari 0.05 sehingga dapat dinyatakan model tersebut signifikan. Hasil dugaan model permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 65.6% yang memiliki pengertian 65.6% perubahan permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan dapat dijelaskan oleh variasi variabel bebas dalam model, sedangkan 34.4% sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor yang lain. Uji kenormalan model dilakukan dengan uji kolmogorov-Smirnov, dari pengujian ini diperoleh nilai P-Value sebesar 0.497 lebih besar dari 0.05, dengan demikian disimpulkan data residulan terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Uji homogenitas dilakukan untuk melihat apakah terjadi masalah heteroskedastisitas pada model, hal ini dapat dilakukan dengan cara melihat grafik scatterplot, pada grafik tersebut terlihat titik-titik menyebar secara acak baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, yang berarti tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi. Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF pada output SPSS, dari semua variabel tidak ada yang memiliki nilai VIF lebih besar dari 10, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinearitas dalam model regresi. Uji autokorelasi dilakukan dengan uji statistik Durbin-Watson, dari uji tersebut diperoleh nilai DW sebesar 1.854 yang berdasarkan kriteria Durbin-Watson berarti tidak terjadi masalah autokorelasi. Output analisis regresi permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan dapat dilihat pada Lampiran 7.
Permintaan Impor Jeruk Mandarin dari Thailand a. Perkembangan Impor Jeruk Mandarin dari Thailand Tahun 2006-2010 Pada periode 2006-2010 rata-rata per tahun permintaan impor jeruk mandarin Indonesia dari Thailand adalah sebesar 2.188.739 kg. Kenaikan permintaan impor jeruk mandarin terjadi pada tahun 2007. Pada tahun 2006 permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand adalah sebesar 2.944.270 kg kemudian pada tahun 2007 naik menjadi 3.233.150 kg.
Gambar 9 Grafik perkembangan permintaan impor jeruk mandarin Indonesia dari Thailand 2006-2010
32 Selama tahun 2007 sampai 2010 permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand terus mengalami penurunan. Pada tahun 2008 penurunan permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand sebesar 11.83% menjadi 2.850.680 kg dan pada tahun 2009 turun sebesar 50.35% menjadi 1.415.358 kg. Penurunan permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand paling besar terjadi pada tahun 2010 yaitu sebesar 64.66% atau menjaadi 500.236 kg. Pada Gambar 9 dapat dilihat permintaan impor jeruk mandari dari Thailand cenderung menurun. b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand Dari Faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand, berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan uji statistik regresi Double-Log ternyata tidak ada faktor yang berpengaruh nyata terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand. Hal ini dapat dilihat dari nilai P-Value dari semua variabel bebasnya adalah lebih besar dari 0.05 sehingga semua variabel bebas tidak berpengaruh nyata terhadap permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand. Dari uji model juga diperoleh nilai P-value sebesar 0.232 dimana lebih besar dari alpha 0.05 sehingga dapat disimpulkan model tidak signifikan. Output analisis regresi permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand dapat dilihat pada Lampiran 6.
Permintaan Impor Anggur Indonesia Tiga negara terbesar pengekspor anggur ke Indonesia antara lain Amerika Serikat, Australia dan China. Amerika Serikat merupakan negara pengekspor anggur terbesar ke Indonesia, kemidian terbesar berikutnya adalah Australia dan China. Rata-rata impor anggur Indonesia dari Amerika Serikat periode 2006-2010 adalah sebesar 12.420.824 kg, sedangkan rata-rata per tahun impor anggur dari Australia periode 2006-2010 adalah sebesar 6.813.040 kg dan rata- rata per tahun impor anggur dari China selama periode 2006-2010 adalah sebesar 5.015.594 kg. Data volume impor anggur berdasarkan 3 negara asal terbesar 2006 sampai 2010 dapat dilihat pada Lampiran 1.
Permintaaan Impor Anggur dari Amerika Serikat a. Perkembangan Impor Anggur dari Amerika Serikat Tahun 2006-2010 Perkembangan permintaan impor anggur dari Amerika Serikat dari tahun 2006 sampai 2010 pada umumnya mengalami kenaikan. Pada tahun 2006 permintaan impor anggur dari Amerika Serikat sebesar 7.330.741 kg, pada tahun 2007 mengalami kenaikan permintaan yang cukup besar yaitu sebesar 53.79% menjadi 11.274.214 kg. Penurunan permintaan impor anggur dari Amerika Serikat terjadi pada tahun 2008, tetapi penurunan ini prosentasenya hanya sebesar 11.95% menjadi 9.967.025 kg. Kenaikan permintaan impor anggur dari Amerika Serikat kembali terjadi pada tahun 2009, kenaikan volume impor ini prosentasenya cukup tinggi yaitu sebesar 58.14%, sehingga volume permintaan impor anggur dari Amerika Serikat pada tahun 2009 mencapai 15.761.806 kg. Pada tahun 2010
33 permintaan impor anggur dari Amerika Serikat mengalami kenaikan kembali yaitu sebesar 12.74%, sehingga permintaan impor anggur dari Amerika Serikat pada tahun 2010 mencapai 17.770.336 kg. Dari Gambar 10 dapat dilihat impor anggur atau produksi anggur dari Amerika Serikat bersifat musiman.
Gambar 10 Grafik perkembangan permintaan impor anggur Indonesia dari Amerika Serikat 2006-2010 b. Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan Permintaan Impor Anggur dari Amerika Serikat Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor anggur dari Amerika Serikat berdasarkan kriteria statistik adalah harga anggur impor dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati, akan tetapi harga anggur impor tidak sesuai dengan kriteria ekonomi karena harga anggur impor dan permintaan impor anggur berkorelasi positif. Faktor yang lain seperti indeks produksi industri, jarak ekonomi dan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika tidak berpengaruh terhadap volume permintaan impor anggur dari Amerika Serikat, hal ini dapat diketahui dari hasil pengolahan data dengan menggunakan regresi Double-Log dimana nilai P-value dari variabel tersebut lebih besar dari alpha 0.05 pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji model atau uji F diperoleh nilai P-value sebesar 0.000 dimana lebih kecil dari alpha 0.05, yang berarti model signifikan pada taraf 5% atau secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan impor anggur dari Amerika Serikat. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi sebesar 61.5%, yang berarti 61.5% perubahan volume permintaan impor anggur dari Amerika Serikat dapat dijelaskan oleh variasi veriabel bebas dalam model sedangkan 39.5% dijelaskan oleh faktor lain. Untuk uji kenormalan dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov, dari pengujian tersebut diperolh P-value sebesar 0.244 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05, dimana dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Untuk mengetahui masalah heteroskedastisitas dapat dilihat pada grafik Scatterplot pada Lampiran 8, dari grafik tersebut dapat dilihat titiktitik tersebar secara acak diatas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. Uji multikolinearitas dilakukan untuk melihat terjadinya masalah mutilkolinearitas pada model dengan
34 cara menghitung milai VIF, dari hasil perhitungan nilai VIF semua variabel bebas diperoleh nilai VIF lebih kecil dari 10, sehingga dapat disimpulkan tidak tertadi masalah multikolinearitas pada model permintaan impor anggur dari Amerika Serikat. Output analisis regresi permintaan impor Anggur dari Amerika Serikat dapat dilihat pada Lampiran 8.
Permintaan Impor Anggur dari Australia a. Perkembangan Impor Anggur dari Australia Tahun 2006-2010 Negara Australia adalah negara terbesar kedua pengekspor anggur ke indonesia setelah Amerika Serikat. Rata-rata per tahun pemintaan impor anggur dari Australia pada periode 2006-2010 adalah sebesar 6.813.040 kg. Pada tahun 2006 permintaan impor anggur Indonesia dari Australia adalah 6.386.992 kg, pada tuhun 2007 permintaan impor Anggur dari Australia mengalami sedikit kenaikan yaitu sebesar 3.5% menjadi 6.610.698 kg. Penurunan permintaan impor anggur dari Australia terjadi pada tahun 2008 yaitu sebesar 17.67% menjadi 5.442.336 kg. Kenaikan permintaan impor anggur dari Australia kembali mengalami kenaikan pada tahun 2009, kenaikan ini cukup besar yaitu sebesar 65.32% sehingga permintaan impor anggur dari australia pada tahun 2009 menjadi 8.997.206 kg. Pada tahun 2010 permintaan impor anggur dari Australia mengalami penurunan kembali sebesar 26.33% dari tahun sebelumnya menjadi 6.627.966 kg. Dari Gambar 11 dapat dilihat bahwa impor anggur dari Australia bersifat musiman.
Gambar 11 Grafik perkembangan permintaan impor anggur Indonesia dari Australia 2006-2010 b. Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan Impor Anggur dari Australia Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor anggur dari Australia adalah harga anggur impor dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati, hal ini dapat dilihat dari nilai P-value dari Ln kedua variabel tersebut lebih kecil dari alpha 0.05 sehingga variabel tersebut berpengaruh nyata terhadap permintaan impor anggur dari Australia pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi permintaan impor anggur dari Australia adalah sebesar 55.5% yang
35 berarti keragaman Ln volume impor mampu dijelaskan oleh variabel bebas sebesar 55.5% dan sisanya sebesar 44.5% dijelaskan oleh faktor lain. Dari uji model diperoleh F hitung sebesar 0.00 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5% sehingga dapat disimpulkan model tersebut signifikan pada taraf signifikansi 5% atau dapat diartikan secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model tersebut mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan impor anggur dari Australia. Uji kenormalan dengan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai Pvalue sebesar 0.944 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05, dengan demikian data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Uji homogenitas dilakukan dengan melihat grafik scatterplot pada Lampiran 9, dimana dapat dilihat titik-titik menyebar secara acak diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model tersebut. Uji multikolinearitas diperoleh nilai P-value semua variabel bebas lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinearitas pada model. Hasil uji Durbin-Watson diperoleh nilai DW sebesar 1,118 sehingga dapat disimpulkan model bebas dari masalah autokorelasi. Output analisis regresi permintaan impor Anggur dari Australia dapat dilihat pada Lampiran 9.
Permintaan Impor Anggur dari China a. Perkembangan Impor Anggur dari China Tahun 2006-2010 Permintaan impor anggur dari China pada tahun 2006–2010 merupakan yang terbesar ketiga setelah Amerika Serikat dan Australia. Rata-rata permintaan impor anggur dari China pada tahun 2006-2010 adalah sebesar 5.015.594 kg.
Gambar 12 Grafik perkembangan permintaan impor anggur Indonesia dari China 2006-2010 Pada tahun 2006 permintaan impor anggur dari China adalah sebesar 4.719.516 kg kemudian pada tahun 2007 mengalami penurunan yang cukup besar yaitu sebesar 29.03% menjadi 3.349.453 kg. Pada tahun 2008 permintaan impor anggur dari China kembali mengalami penurunan, akan tetapi penurunan ini nilainya cukup kecil yaitu sebesar 4.31% menjadi 3.211.176 kg. Permintaan impor
36 anggur dari China mengalami kenaikan yang sangat besar pada tahun 2009 yaitu sebesar 78.97% menjadi 5.746.893 kg dan pada tahun 2010 permintaan impor apel kembali mengalami kenaikan yang cukup besar yaitu sebesar 40.09% menjadi 8.050.933 kg. Dari Gambar 11 dapat dilihat bahwa impor anggur dari China bersifat musiman. b. Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan Impor Anggur dari China Adapun faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor anggur dari China berdasarkan kriteria statistik adalah harga anggur impor dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati, hal ini bisa diketahui dari hasil pengolahan data menggunakan analisis regresi Double-Log kedua variabel tersebut memiliki nilai P-value masing-masing sebesar 0.005 dan 0.016 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%, sehingga disimpulkan kedua variabel tersebut berpengaruh nyata terhadap permintaan impor anggur dari China pada taraf signifikansi 5%, akan tetapi kedua variabel tersebut bertentangan dengan kriteria ekonomi, sehingga disimpulkan tidak ada 1 variabel pun yang berpengaruh terhadap permintaan impor anggur dari China. Dari uji model diperoleh nilai F-hitung sebesar 0,001 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5% yang berarti secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan impor anggur dari China. Hasil dugaan model regresi permintaan impor anggur dari China diperoleh koefisien determinasi sebesar 40.1%, yang berarti perubahan permintaan impor anggur dari China dapat dijelaskan oleh variasi variabel bebas dalam model, sedangkan 59.9% sisanya dapat dijelaskan oleh faktor lain. Untuk uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.820 dimana nilai tersebut lebih besar dari 5%, sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat diketahui titik-titik menyebar secara acak, sehingga disimpulkan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi. Uji multikolinearitas diperoleh nilai VIF lebih kecil dari 10 pada setiap variabel bebas, sehingga disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinearitas dalam model. Masalah autokorelasi dapat dilihat dari hasil uji Durbin-Watson dimana diperoleh nilai DW sebesar 1.343 sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi masalah autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor Anggur dari China dapat dilihat pada Lampiran 10.
Permintaan Impor Buah Pear Indonesia China, Afrika Selatan dan Australia adalah tiga negara terbesar pengekspor buah pear ke Indonesia. China merupakan negara yang terbesar pengekspor buah pear ke Indonesia, selanjutnya Afrika Selatan diurutan kedua dan Australia diurutan ketiga. Dari tahun 2006 sampai 2010 rata-rata per tahun permintaan impor buah pear dari China adalah 88.147.684 kg, sedangkan rata-rata per tahun permintaan impor buah pear dari Afrika Selatan sebesar 2.362.595 kg dan ratarata per tahun permintaan impor buah pear dari Australia adalah sebesar 518.374
37 kg. Data volume impor buah pear berdasarkan 3 negara asal terbesar tahun 2006 sampai 2010 dapat dilihat pada Lampiran 1.
Permintaan Impor Buah Pear dari China a. Perkembangan Impor Pear dari China Tahun 2006-2010 Negara China merupakan negara pengekspor buah pear terbesar ke Indonesia. Impor buah pear dari China tergolong sangat kontinu, karena impor buah pear dari China terjadi setiap bulan sepanjang tahun. Vulome impor terbesar terjadi pada bulan-bulan September sampai November. Pada tahun 2006 permintaan impor buah pear dari China adalah sebesar 76.088.681 kg kemudian pada tahun 2007 meningkat cukup besar yaitu sebesar 19.15% menjadi 90.659.854 kg. Penurunan permintaan impor buah pear dari China terjadi pada tahun 2008 yaitu sebesar 8.64 menjadi 82.824.569 kg. Pada tahun 2009 permintaan impor buah pear ke Indonesia kembali mengalami kenaikan yaitu sebesar 3.89% menjadi 86.045.735 kg. Permintaan impor buah pear selama periode 2006-2010 yang terbesar terjadi pada tahun 2010 yaitu sebesar 105.119.580 kg, naik sebesar 22.17% dari tahun 2009. Pada Gambar 13 dapat dilihat perkembangan permintaan impor buah pear dari Thaiand.
Gambar 13 Grafik perkembangan permintaan impor pear Indonesia dari China 2006-2010 b. Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan Impor Pear dari China Faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor pear dari China adalah nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika, hal tersebut deketahui dari uji parsial masing-masing variabel bebas (X) terhadap variabel Y, dimana variabel tersebut (nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika) memiliki nilai P-value sebesar 0.016 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%, sehingga dapat disimpulkan variabel tersebut berpengaruh nyata terhadap permintaan impor pear dari China pada taraf signifikansi 5%. Fartor-faktor lain yang tidak berpengaruh nyata terhadap permintaan impor pear dari China adalah harga impor, indeks produksi industri, jarak ekonomi dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati. Uji model diperoleh nilai F-hitung sebesar 0.035 dimana nilai tersebut lebih kecil dari 5%, sehingga model tersebut signifikan pada taraf nyata alpha 5% atau dengan kata lain secara bersama-sama variabel bebas dalam model mampu menjelaskan
38 dengan baik perubahan volume permintaan impor buah pear dari China. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi sebesar 20.4%, hal ini berarti bahwa 20.4% perubahan volume permintaan impor pear dari China dapat dijelaskan oleh variasi variabel bebas dalam model, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Uji Kolmogorov-Smirnov memperoleh nilai P-value sebesar 0.863 dimana nilai tersebut lebih beasar dari 0.05 dengan demikian data residual terdistribusi secara normal pada taraf signifikansi 5%. Uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat diketahui titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi. Hasil uji multikolinearitas diperoleh niala VIF dari masing-masing variabel bebas lebih kecil dari 10, sehingga disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinearitas. Hasil uji autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson diperoleh nilai DW sebesar 1,906 sehingga disimpulkan tidak terjadi masalah autokorelasi. Output analisis regresi permintaan impor pear dari China dapat dilihat pada Lampiran 11.
Permintaan Impor Buah Pear dari Afrika Selatan a. Perkembangan Impor Pear dari Afrika Selatan Tahun 2006-2010 Afrika Selatan merupakan negara pengekspor buah pear ke Indonesia terbesar kedua setelah negara China. Rata-rata impor buah pear Indonesia per tahun selama periode 2006-2010 adalah sebesar 2.362.595 kg. Pada tahun 2006 permintaan impor buah pear Indonesia dari Afrika selatan adalah sebesar 1.592.662 kg, kemudian pada tahun 2007 meningkat 48.68% menjadi 2.367.968 kg.
Gambar 14 Grafik perkembangan permintaan impor pear Indonesia dari Afrika Selatan 2006-2010 Penurunan permintaan impor buah pear dari Afrika Selatan terjadi pada tahun 2008, penurunan impor buah pear dari Afrika Selatan pada tahun 2008 adalah sebesar 9.54% menjadi 2.142.031 kg. Pada tahun 2009 permintaan impor buah pear dari Afrika Selatan juga mengalami penurunan yaitu sebesar 3.07% menjadi 2.076.260 kg. Kenaikan permintaan impor buah pear dari Afrika Selatan
39 yang cukup besar kembali terjadi pada tahun 2010 yaitu sebesar 75.03% menjadi 3.634.052 kg. Dari Gambar 14 dapat dilihat bahwa impor pear dari Afrika Selatan bersifat musiman. b. Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan Impor Pear dari Afrika Selatan Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor pear dari Afrika Selatan adalah harga pear impor dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati, hal ini dapat diketahui dari uji parsial masing-masing variabel dimana variabel Ln harga impor dan Ln Pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati memiliki nilai P-value masing-masing sebesar 0.019 dan 0.003 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%, sehingga variabel tersebut signifikan pada taraf signifikansi 5%. Dari uji model atau uji F diperoleh nilai F-hitung sebesar 0.00 sehingga dapat disimpulkan bahwa model signifikan pada taraf nyata 5%, hal ini memiliki pengertian bahwa secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan impor pear dari Afrika selatan. Hasil dugaan model regresi permintaan impor pear dari Afrika selatan diperoleh koefisien determinasi 43.7%, hal ini memiliki pengertian bahwa 43.7% perubahan volume permintaan impor pear dari Afrika Selatan dapat dijelaskan oleh variasi variabel bebas dalam model, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov memperoleh nilai P-value sebesar 0.147 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05, dengan demikian data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Masalah heteroskedastisitas dapat dilihat dari grafik Scatterplots pada Lampiran 12, dari grafik tersebut dapat dilihat titik-titik tersebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model. Untuk mendeteksi terjadinya masalah multikolinearitas dapat dilihat dari nilai VIF, pada lampiran dapat dilihat semua variabel bebas memiliki nilai VIF lebih kecil dari sepuluh, sehingga tidak terjadi masalah multikolinearitas pada model. Output analisis regresi permintaan impor pear dari Afrika Selatan dapat dilihat pada Lampiran 12.
Permintaan Impor Buah Pear dari Australia a. Perkembangan Impor Buah Pear dari Australia Tahun 2006-2010 Australia merupakan negara terbesar ketiga pengekspor buah pear ke Indonesia. Rata-rata permintaan impor buah pear Indonesia dari Australia pada periode 2006-2010 adalah sebesar 518.374 kg. Dalam perkembangannya, permintaan impor buah pear dalam periode 2006-2010 tergolong fluktuatif. Pada tahun 2006 permintaan impor buah pear Indinesia dari Australia adalah sebesar 591.467 kg. Pada tahun 2007 permintaan impor buah pear dari Australia menalami penurunan yang cukup besar yaitu sebesar 64.56% menjadi 209.617 kg, namun pada tahun 2008 permintaan impor buah pear dari australia kembali mengalami kenaikan yang sangat besar yaitu sebesar 158.25% menjadi 541.341 kg. Pada tahun 2009 permintaan impor buah pear mengalami penurunan sebesar 21.82% menjadi 423.193 kg, akan tetapi pada tahun 2010 kembali mengalami
40 kenaikan yang cukup besar yaitu sebesar 95.25% atau menjadi 826.253 kg. Grafik perkembangan permintaan impor pear Indonesia dari Australia dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15 Grafik perkembangan permintaan impor pear Indonesia dari Australia 2006-2010 b. Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan Impor Pear dari Australia Harga impor dan indeks produksi industri adalah faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor pear dari Australia, hal ini diketahui dari hasil uji parsial tiap variabel bebas pada model regresi, dimana Ln harga impor dan Ln indeks produksi industri memiliki nilai P-value lebih kecil dari 0.05, sehingga variabel tersebut perpengaruh nyata terhadap permintaan impor pear dari Australia. Dari uji model atau uji F diperoleh nilai F-hitung sebesar 0.00 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%, sehingga model signifikan. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi sebesar 77.2%, yang berarti perubahan volume perimtaan impor pear dari Australia dapat dijelaskan oleh variasi variabel bebas dalam model sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Uji Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk mengetahui masalah kenormalan, dari uji tersebut diperoleh nilai P-value sebesar 0.945 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal. Uji homogenitas dengan menggunakan grafik scatterplot dapat dilihat pada Lampiran 13, titik-titik menyebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulakan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model. Untuk masalah multikolinearitas dapat dilihat dari nilai VIF, dari semua variabel bebas tidak ada yang memiliki nilai VIF lebih dari 10 sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinearitas dalam modelregresi. Masalah autokorelasi dapat dilihat dari hasil uji Durbin-Watson, dimana dari hasil tersebut diperoleh nilai DW sebesar 1.695 sehinggat dapat disimpulkan tidak terjadi masalah autokorelasi antara variabel bebas dalam model.
Permintaan Impor Durian Indonesia
41 Permintaan impor durian Indonesia berasal dari 2 negara, yaitu Thailand dan Malaysia. Thailand merupakan negara pengekspor terbesar durian ke Indonesia. Pada periode 2006-2010 rata-rata permintaan impor durian per tahun dari Thailand adalah 23.018.680 kg. Permintaan impor durian dari Thailand tergolong sangat kontinu, karena sepanjang tahun selama periode 2006-2010 dalam setiap bulannya selalu ada permintaan impor durian dari Thailand. Negara pengekspor durian ke Indonesia yang terbesar kedua adalah Malaysia. Rata-rata permintaan impor durian dari Malaysia adalah sebesar 421.828 kg. Permintaan impor durian dari Malaysia kurang kontinu, karena pada bulan-bulan tertentu tidak ada ekspor durian dari Malaysia ke Indonesia. Data volume impor durian berdasarkan 2 negara asal terbesar tahun 2006 sampai 2010 dapat dilihat pada Lampiran 1.
Permintaan Impor Buah Durian dari Thailand a. Perkembangan Impor Durian dari Thailand Tahun 2006-2010 Permintaan impor durian dari Thailand pada periode 2006-2010 sangat kontinu, permintaan impor durian dari Thailand ini berlangsung setiap bulan sepanjang tahun. Permintaan impor durian dari thailand pada tahun 2006 adalah sebesar 16.285.628 kg, kemudian pada tahun berikutnya terjadi peningkatan permintaan volume impor yang sangat besar yaitu sebesar 40.03% menjadi 22.804.922 kg. Pada tahun 2008 permintaan impor durian dari Thailand kembali mengalami kenaikan, kenaikan tersebut sbesar 6.65% menjadi 24.322.078 kg. Keniakan permintaan impor durian dari Thailand masih terjadi pada tahun 2009 yaitu sebesar 15.83% menjadi 28.171.648 kg. Penurunan permintaan volume impor durian dari Thailand baru terjadi pada tahun 2010, penurunan permintaan impor durian dari Thailand tersebut adalah sebesar 16.55% menjadi 23.509.122 kg. Dari Gambar 16 dapat dilihat bahwa impor durian dari Thailand ke Indonesia bersifat musiman, dimana volume impornya tinggi antara bulan Mei sampai September.
Gambar 16 Grafik perkembangan permintaan impor durian Indonesia dari Thailand 2006-2010 b. Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan Impor Durian dari Thailand
42 Faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor durian dari Thailand adalah harga durian impor, indeks produksi industri, pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati dan lag impor, dari uji parsial masing-masing variabel bebas terhadap variabel tidak bebas diperoleh nilai P-value untuk variabel Ln harga sebesar 0.00, variabel Ln indeks produksi industri 0.00, variabel Ln pasokan mangga di PIKJ sebesar 0.00 dan variabel Ln lag impor sebesar 0.0. Karena nilai P-value variabel tersebut lebih kecil dari alpha 0.05 maka dapat disimpulkan variabel tersebut berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebas (Ln permintaan impor) pada taraf nyata 5%. Faktor-faktor yang tidak berpengaruh terhadap permintaan impor durian dari Thailand adalah jarak ekonomi dan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika, hal ini dikarenakan nilai Ln variabel tersebut memiliki nilai P-value dari uji parsial lebih besar dari alpha 5%, sehingga disimpulkan variabel tersebut tidak signifikan pada taraf nyata 5%. Dari uji model diperoleh nilai F-hitung sebesar 0.00 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 0.05 sihingga model signifikan atau secara bersama-sama variabel bebas dalam model mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan durian dari Thailand. Hasil dugaan model regresi permintaan impor durian dari Thailand diperoleh koefisien determinasi sebesar 74.8%, hal ini bebrarti 74.8% perubahan permintaan volume impor durian dari Thailand dapat dijelaskan oleh variabel bebas dalam model, sedangkan 25.2% sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Dari uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.862 dimana nilai teersebut lebih besar dari 0.05 dengan demikian data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat pada Lampiran 14, dimana titik-titik tersebar secara acak baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terdapat heteroskedasrisitas. Dari uji multikolinearitas diperoleh nilai VIF setiap variabel bebas lebih kecil dari 10 sehingga dapat disimpulkan tidak ada masalah multikolinear dalam model regresi. Output analisis regresi permintaan impor durian dari Thailand dapat dilihat pada Lampiran 14.
Permintaan Impor Buah Durian dari Malaysia a. Perkembangan Impor Durian dari Malaysia Tahun 2006-2010 Perkembangan permintaan impor buah durian dari Malaysia pada periode 2006-2010 cenderung mengalami peningkatan. Pada tahun 2006 permintaan impor buah durian dari Malaysia hanya sebesar 31.940 kg. Peningkatan permintaan impor durian dari Malaysia yang sangat drastis terjadi pada tahun 2007 yaitu meningkat hingga 820.85%, sehingga permintaan impor durian dari Malaysia pada tahun 2007 adalah sebesar 294.118 kg. Penurunan permintaan impor durian dari Malaysia terjadi pada tahun 2008, akan tetapi penurunan permintaan impor tersebut prosentasenya hanya 7.64% sehingga permintaan impor durian dari Malaysia pada tahun 2008 adalah sebesar 271.644 kg. Pada tahun 2009 kembali terjadi peningkatan permintaan impor durian dari Malaysia yang cukup besar, yaitu sebesar 152.83% sehingga permintaan impor durian dari Malaysia menjadi 686.785 kg. Pada tahun 2010 permintaan impor durian dari Malaysia masih mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya yaitu sebesar 20.07%, sehingga permintaan impor durian dari Malaysia pada tahun
43 2010 adalah sebesar 824.653 kg. Pada Gambar 17 dapat dilihat kecenderungan meningkat permintaan impor durian dari Malaysia.
Gambar 17 Grafik perkembangan permintaan impor durian Indonesia dari Malaysia 2006-2010 b. Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Permintaan Impor Durian dari Malaysia Lag impor atau permintaan impor durian dari Malaysia pada periode sebelumnya merupakan satu-satunya faktor yang memengaruhi permintaan impor durian dari Malaysia, dari hasil uji parsial variabel Ln lag impor memiliki nilai Pvalue sebesar 0.009, dimana nilai terseebut lebih kecil dari alpha 5% sehingga disimpulkanvariabel tersebut berpengaruh nyata terhadap variabel Ln permintaan impor durian dari Malaysia pada taraf nyata 5%. Dari uji model diperoleh nilai Fhitung sebesar 0.035 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5% sehingga disimpulkan model signifikan atau dengan kata lain variasi variabel bebas secara bersama-sama dapat menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan impor durian dari Malaysia. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 36.4%, berarti variabel bebas (Ln harga, Ln IPI, Ln jarak ekonomi, Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA, Ln pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati dan Ln lag impor) dapat menjelaskan perubahan variabel pemintaan impor durian dari Malaysia sebesar 36.4% sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorof-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.658 dimana nilai tersebut lebih besar dari alpha 5%, dengan demikian data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Uji homogenitas dilakukan dengan melihat grafik Scatterplot (Lampiran 15), pada grafik Scatterplot titik-titik tersebar secara acak baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y sehingga disimpulkan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model. Uji multikolinearitas memperoleh nilai VIF pada semua variabel bebas lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinearitas pada model. Dari uji autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson diperoleh nilai DW sebesar 1.813, berdasarkan kriteria uji DurbinWatson dapat disimpulkan tidak terjadi masalah autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor durian dari Malaysia dapat dilihat pada Lampiran 15.
44 Permintaan Impor Bawang Putih Indonesia Permintaan impor bawang putih di Indonesia tergolong cukup besar. Ada beberapa negara pengekspor bawang putih ke Indonesia, antara lain China, Malaysia dan Thailand. China merupakan negara pengekspor bawang putih terbesar ke Indonesia. Pada periode 2006-2010 rata-rata permintaan impor bawang putih per tahun dari China mencapai 357.703.068 kg dan permintaan tertinggi terjadi pada tahun 2008 yang vulome impornya mencapai 421.513.185 kg. Malaysia merupakan negara terbesar kedua pengekspor bawang putih ke Indonesia. Pada periode 2006-2010 rata-rata per tahun permintaan impor bawang putih dari Malaysia mencapai 1.947.887 kg dan permintaan impor terbesar terjadi pada tahun 2006 yaitu sebesar 2.583.483 kg. Setelah China dan Malaysia, Thailand merupakan negara terbesar ketiga pengekspor bawang putih ke Indonesia. Rata-rata per tahun permintaan impor dari Thailand pada periode 20062010 adalah sebesar 560.769 kg dan permintaan tertinggi terjadi pada tahun 2006 yaitu sebesar 1.047.287 kg. Data volume impor bawang putih berdasarkan 3 negara asal terbesar tahun 2006 sampai 2010 dapat dilihat pada Lampiran 1.
Permintaan Impor Bawang Putih dari China a. Perkembangan Impor Bawang Putih dari China Tahun 2006-2010 Permintaan impor bawang putih dari China pada tahun 2006-2010 berlangsung secara kontinu di setiap bulannya. Volume impor bawang putih dari China pada tahun 2006 mencapai 292.234.172 kg. Pada tahun 2007 permintaan impor bawang putih dari China mengalami kenaikan sebesar 7.27% menjadi 313.490.592 kg. Kenaikan permintaan impor bawang putih dari China kembali terjadi pada tahun 2008, kenaikan permintaan impor ini cukup besar yaitu sebesar 34.46% menjadi 421.513.185 kg.
Gambar 18 Grafik perkembangan permintaan impor bawang putih Indonesia dari China 2006-2010 Penurunan permintaan impor bawang putih dari China baru terjadi pada tahun 2009, yaitu turun sebesar 4.44% menjadi 402.791.987 kg. Pada tahun 2010 permintaan impor bawang putih dari China kembali mengalami penurunan, yaitu
45 sebesar 10.99% menjadi 358.485.404 kg. Perkembangan permintaan impor bawang putih dari China dapat dilihat pada gambar 18. b. Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor bawang putih dari China Faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap permintaan impor bawang putih dari China adalah harga bawang putih impor dan indeks produksi industri, hal ini diketahui dari uji parsial masing-masing variabel bebas terhadap variabel Y (Ln volume permintaan impor), dari uji tersebut variabel Ln harga impor, Ln indeks produksi industri dan Ln pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati memiliki nilai P-value lebih kecil dari 0.05 sehingga disimpulkan variabel tersebut berpengaruh nyata terhadap Ln permintaan impor pada taraf nyata 5%. Dari hasil uji model diperoleh nilai F-hitung sebesar 0.001 dimana nilai tersebut lebih kecil dari 0.05 sehingga disimpulkan model tersebut signifikan pada taraf nyata 5%, hal ini memiliki pengertian bahwa secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan bawang putih dari China. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 28%, berarti variabel bebas (Ln harga, Ln IPI, Ln jarak ekonomi, Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) dapat menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor bawang putih dari China sebesar 28% sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.021 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.01 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf nyata signifikansi 1%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 16) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas semua variabel bebas (Ln harga, Ln IPI, Ln jarak ekonomi dan Ln Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA), semua variabel tersebut memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbin-Watson menghasilkan nilai sebesar 1.573 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor bawang putih dari China dapat dilihat pada Lampiran 16.
Permintaan Impor Bawang Putih dari Malaysia a. Perkembangan impor bawang putih dari Malaysia tahun 2006-2010 Malaysia merupakan negara pengekspor bawang putih ke Indonesia terbesar kedua setelah negara China. Perkembangan permintaan impor bawang putih dari Malaysia pada periode 2006-2010 cenderung menurun. Pada tahun 2006 permintaan impor bawang putih dari Malaysia mencapai 2.583.483 kg. Tahun 2007 permintaan impor bawang putih dari Malaysia mengalami penurunan sebesar 8.66% menjadi 2.359.659 kg. Penurunan sebesar 16.79% terjadi pada tahun 2008, sehingga permintaan impor bawang putih dari Malaysia adalah sebesar 1.963.509 kg. Penurunan kembali terjadi pada tahun 2009, penurunan permintaan impor bawang putih tersebut adalah sebesar 29.68 menjadi 1.380.688 kg. Kenaikan permintaan impor bawang putih dari Malaysia baru terjadi pada
46 tahun 2010, kenaikan tersebut adalah sebesar 5.17% dari tahun sebelumnya menjadi 1.452.095 kg. Perkembangan permintaan impor bawang putih dari Malaysia dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 19 Grafik perkembangan permintaan impor bawang putih Indonesia dari Malaysia 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor bawang putih dari Malaysia Harga bawang putih impor dan nilai tukar Rupiah terhadap USD merupakan 2 faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor bawang putih dari Malaysia, hal ini dapat diketahui dari hasil uji parsial dimana variabel Ln harga impor dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap USD memiliki nilai P-value lebih kecil dari 0.05, sehingga dapat disimpulkan variabel tersebut berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas (Ln volume permintaan impor) pada taraf nyata 5%. Dari hasil uji model diperoleh nilai F-hitung sebesar 0.031 dimana nilai tersebut lebih kecil dari 0.05 sehingga disimpulkan model tersebut signifikan pada taraf nyata 5%, hal ini memiliki pengertian bahwa secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan bawang putih dari Malaysia. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 17.9%, hal berarti variabel bebas (Ln harga, Ln IPI, Ln jarak ekonomi, Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) dapat menjelaskan perubahan variabel pemintaan impor bawang putih dari Malaysia sebesar 17.9% sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.073 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf nyata signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 17) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas semua variabel bebas (Ln harga, Ln IPI, Ln jarak ekonomi dan Ln Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA), semua variabel tersebut memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbin-Watson menghasilkan nilai sebesar 2.15 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor bawang putih dari Malaysia dapat dilihat pada Lampiran 17.
47 Permintaan Impor Bawang Putih dari Thailand a. Perkembangan impor bawang putih dari Thailand tahun 2006-2010 Thailand merupakan negara terbesar ketiga pengekspor bawang putih ke Indonesia. Permintaan impor bawang putih dari Thailand pada tahun 2006 sampai 2010 cenderung menurun. Pada tahun 2006 permintaan impor bawang putih dari Thailand cukup besar yaitu mencapai 1.047.287 kg. Penurunan permintaan impor yang cukup besar yaitu sebesar 79.76% terjadi pada tahun 2007, sehingga permintaan impor bawang putih dari Thailand pada tahun 2007 adalah sebesar 211.937 kg. penurunan permintaan impor bawang putih dari Thailand kembali terjadi pada tahun 2008 yaitu turun sebesar 26.66% menjadi 155.430 kg. Pada tahun 2009 permintaan impor bawang putih dari Thailand mengalami kenaikan yang cukup besar jika dibanding dari tahun sebelumnya, prosentase kenaikan tersebut adalah sebesar 434.34% menjadi 830.535 kg. pada tahun 2010 permintaan impor bawang putih kembali mengalami penurunan yaitu sebesar 32.73% menjadi 558.654 kg. Grafik perkembangan permintaan impor bawang putih dari Thailand dapat dilihat pada Gambar 20.
Gambar 20 Grafik perkembangan permintaan impor bawang putih Indonesia dari Thailand 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor bawang putih dari Thailand Dari hasil uji parsial dimana variabel Ln harga impor dan Ln indeks produksi industri memiliki nilai P-value lebih kecil dari 0.05, sehingga dapat disimpulkan variabel tersebut berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas (Ln volume permintaan impor) pada taraf nyata 5%. Dari hasil uji model diperoleh nilai F-hitung sebesar 0.001 dimana nilai tersebut lebih kecil dari 0.05 sehingga disimpulkan model tersebut signifikan pada taraf nyata 5%, hal ini memiliki pengertian bahwa secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model (Ln harga bawang putih impor, Ln IPI, Ln jarak ekonomi dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USD) mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan bawang putih dari Thailand. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 40.9%, hal berarti variabel bebas dapat menjelaskan perubahan variabel pemintaan impor bawang putih dari Malaysia sebesar 40.9% sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.991 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga
48 dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 18) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas semua semua variabel bebas memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbinWatson menghasilkan nilai sebesar 1.582 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor bawang putih dari Thailand dapat dilihat pada Lampiran 18.
Permintaan Impor Bawang Merah Indonesia Thailand, Vietnam dan Malaysia merupakan 3 negara terbesar pengekspor bawang merah ke Indonesia. Thailand merupakan negara pengekspor bawang merah terbesar ke Indonesia, rata-rata per tahun volume impor bawang merah dari Thailand dari tahun 2006 sampai 2010 adalah sebesar 51.004.344 kg. Negara pengekspor bawang merah terbesar kedua adalah Vietnam, rata-rata per tahun impor bawang merah dari Vietnam dari tahun 2006 sampai 2010 mencapai 14.487.869 kg. Malaysia juga memberikan kontribusi yang cukup besar dalam pemenuhan permintaan impor bawang merah Indonesia. Rata-rata per tahun permintaan impor bawang merah dari Malaysia dari tahun 2006 sampai 2010 adalah sebesar 5.594.881 kg. Data impor bawangmerah berdasarkan 3 negara asal terbesar 2006 sampai 2010 dapat diliahat pada Lampiran 1.
Permintaan Impor Bawang Merah dari Thailand a. Perkembangan impor bawang merah dari Thailand tahun 2006-2010 Perkembangan permintaan impor bawang merah dari Thailand dari tahun 2006 sampai 2010 pada umumnya mengalami penurunan. Kenaikan permintaan impor hanya terjadi pada tahun 2007. Pada tahun 2006 permintaan impor bawang merah dari Thailand adalah sebesar 40.823.034 kg, akan tetapi pada tahun 2007 terjadi kenaikan permintaan impor bawang merah dari Thailand yang cukup besar yaitu sebesar 100.76% menjadi 81.955.442 kg. Pada tahun 2008 permintaan impor bawang merah dari Thailand mengalami penurunan sebesar 8.24% menjadi 75.201.479 kg. Penurunan permintaan impor bawang merah dari Thailand yang cukup besar terjadi pada tahun 2009, yaitu sebesar 60.27% menjadi 29.880.397 kg. Penurunan permintaan impor bawang merah dari Thailand kembali terjadi pada tahun 2010, yaitu sebesar 9.1% menjadi 27.161.367 kg. Grafik perkembangan impor bawang merah dari Thailand dapat dilihat pada Gambar 21.
49
Gambar 21 Grafik perkembangan permintaan impor bawang merah Indonesia dari Thailand 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor bawang merah dari Thailand Faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap permintaan impor bawang merah dari Thailand Ln harga bawang merah impor, Ln indeks produksi industri dan Ln lag impor, hal ini diketahui dari uji parsial masing-masing variabel bebas (Ln harga impor, Ln IPI, Ln jarak ekonomi, Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA dan Ln lag impor) terhadap variabel tak bebas (Ln volume impor bawang merah dari Thailand), dimana variabel tersebut diatas memiliki nilai P-value lebih kecil dari alpha 5%, sehingga disimpulkan variabel tersebut perpengaruh nyata terhadap volume permintaan impor bawang merah dari Thailand pada taraf nyata 5%. Dari uji F diperoleh nilai F hitung sebesar 0.00 dimana nilai tersebut lebih kecil dari 0.05 sehingga disimpulkan model tersebut signifikan pada taraf nyata 5%, hal ini memiliki pengertian bahwa secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan bawang merah dari Thailand. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 69.2 %, hal ini berarti variabel bebas dapat menjelaskan perubahan variabel pemintaan impor bawang merah dari Thailand sebesar 69.2% sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.628 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 19) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas semua variabel bebas memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbin-Watson menghasilkan nilai sebesar 1.226 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor bawang merah dari Thailand dapat dilihat pada Lampiran 19.
50 Permintaan Impor Bawang Merah dari Vietnam a. Perkembangan impor bawang merah dari Vietnam tahun 2006-2010 Permintaan impor bawang merah dari Vietnam tergolong tidak kontinu di setiap bulan, permintaan impor bawang merah dari vietnam tingga pada semester 1 di setiap tahunnya, sedangkan pada semester kedua volume permintaan impor bawang merah dari Vietnam sangat kecil. Volume permintaan impor bawang merah pada tahun 2006 sampai 2010 cenderung fluktiatif. Pada tahun 2007 permintaan impor bawang merah dari Vietnam mengalami penurunan sebesar 88.51%, dari tahun sebelumnya sebesar 11.931.636 kg menjadi 1.371.280 kg. kenaikan yang sangat drastis terjadi pada tahun 2008, dimana kenaikan permintaan impor bawang merah dari Vietnem mencapai 1908.36% menjadi 27.540.320 kg. Pada tahun 2009 permintaan impor bawang merah dari Vietnam mengalami penurunan sebesar 53.42% menjadi 12.828.541 kg dan pada tahun 2010 kembali naik sebesar 46.30% menjadi 18.767.570 kg. pada Gambar 22 dapat dilihat bahwa permintaan impor bawang merah dari Vietnam bersifat musiman, dimana permintaan impornya tinggi pada bulan Aplir dan Mei.
Gambar 22 Grafik perkembangan permintaan impor bawang merah Indonesia dari Vietnam 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor bawang merah dari Vietnam Dari faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap permintaan impor bawang merah dari Vietnam (Ln harga bawang merah impor, Ln indeks produksi industri, Ln Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA dan Ln lag impor), ternyata tidak ada satu faktor pun yang berpengaruh nyata terhadap permintaan impor bawang merah dari Vietnam, hal ini diketahui dari uji parsial masing-masing variabel bebas (Ln harga impor, Ln IPI, Ln jarak ekonomi, Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA dan Ln lag impor) terhadap variabel tak bebas (Ln volume impor bawang merah dari Viatnam), dimana semua variabel bebas tersebut diatas memiliki nilai P-value lebih besar dari alpha 5%, sehingga disimpulkan variabel tersebut tidak perpengaruh nyata terhadap volume permintaan impor bawang merah dari Vietnam pada taraf nyata 5%. Dari uji F diperoleh nilai F hitung sebesar 0.371 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga disimpulkan model tersebut tidak signifikan pada taraf nyata 5%, hal ini memiliki pengertian bahwa secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model tidak mampu
51 menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan bawang merah dari Vietnam. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 19.3%, hal ini berarti variabel bebas dapat menjelaskan perubahan variabel pemintaan impor bawang merah dari Thailand sebesar 19.3% sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Output analisis regresi permintaan impor bawang merah dari Vietnam dapat dilihat pada Lampiran 20.
Permintaan Impor Bawang Merah dari Malaysia a. Perkembangan impor bawang merah dari Malaysia tahun 2006-2010 Permintaan impor bawang merah indonesia dari Malaysia dari tahun 2006 sampai 2010 berlangsung secara kontinu, dimana ada permintaan impor bawang merah terjadi disetiap bulan. Pada tahun 2006 permintaan bawang merah dari Malaysia mencapai 2.849.105 kg, kemudian pada tahun 2007 mengalami kenaikan sebesar 67.24% menjadi 4.764.915 kg. Tahun 2008 kembali terjadi kenaikan permintaan impor bawang merah dari Malaysia yang sangat besar, dimana kenaikan permintaan impor tersebut mencapai 132.26% menjadi 11.067.147 kg. Penurunan permintaan impor bawang merah dari Malaysia baru terjadi pada tahun 2009, yaitu sebesar 50.13% menjadi 5.518.854 kg. Penurunan permintaan impor bawang merah dari Malaysia kembali terjadi pada tahun 2010, yaitu sebesar 31.60% menjadi 3.774.383 kg. Grafik perkembangan permintaan impor bawang merah dari Malaysia dapat dillihat pada Gambar 23.
Gambar 23 Grafik perkembangan permintaan impor bawang merah Indonesia dari Malaysia 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor bawang merah dari Malaysia Faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap permintaan impor bawang merah dari Malaysia berdasarkan kriteria statistik adalah Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA, dan Ln jarak ekonomi, hal ini diketahui dari uji parsial masing-masing variabel bebas (Ln harga impor, Ln IPI, Ln jarak ekonomi, Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA dan Ln lag impor) terhadap variabel tak bebas (Ln volume impor bawang merah dari Malaysia), dimana kedua variabel tersebut diatas memiliki nilai P-value lebih kecil dari alpha 5%, sehingga variabel tersebut perpengaruh nyata terhadap volume permintaan impor bawang merah dari
52 Malaysia pada taraf nyata 5%, akan tetapi kedua variabel tersebut tidak sesuai dengan kriteria ekonomi, sehingga disimpulkan tidak ada satu variabel pun yang memengaruhi permintaan impor bawang merah dari Malaysia. Dari uji F diperoleh nilai F hitung sebesar 0.104 dimana nilai tersebut lebih kecil dari 0.05 sehingga disimpulkan model tersebut tidak signifikan pada taraf nyata 5%, hal ini memiliki pengertian bahwa secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model tidak mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan bawang merah dari Malaysia. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 12.8 %, hal ini berarti variabel bebas dapat menjelaskan perubahan variabel pemintaan impor bawang merah dari Malaysia sebesar 12.8%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.481 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 21) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas semua variabel bebas memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbin-Watson menghasilkan nilai sebesar 1.737 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor bawang merah dari Malaysia dapat dilihat pada Lampiran 21.
Permintaan Impor Bawang Bombay Indonesia Belanda, Selandia dan India merupakan 3 negara terbesar pengekspor bawang bombay ke Indonesia pada tahun 2006 sampai 2010. Belanda merupakan pengekspor bawang bombay terbesar ke Indonesia, rata-rata Impor bawang bombay per tahun dari Belanda mencapai 11.269.349 kg. Negara pengekspor bawang bombay ke Indonesia terbesar kedua adalah Selandia Baru, rata-rata per tahun permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Selandia Baru mencapai 8.755.151 kg. India merupakan negara terbesar ketiga pengekspor bawang bombay ke Indonesia, rata-rata per tahun permintaan impor bawang bombay Indonesia dari India adalah sebesar 6.966.106 kg. Data volume impor bawang bombay berdasarkan 3 negara asal terbesar tahun 2006 sampai 2010 dapat dilihat pada Lampiran 1.
Permintaan Impor Bawang Bombay dari Belanda a. Perkembangan impor bawang bombay dari Belanda tahun 2006-2010 Permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Belanda pada tahun 2006 mencapai 10.079.177 kg. Penurunan permintaan impor bawang bombay dari Belanda terjadi pada tahun 2007, prosentase penurunan permintaan impor tersebut adalah sebesar 14.90% menjadi 8.576.516 kg. Pada tahun 2008 permintaan mengalami kenaikan yang cukup sebesar yaitu sebesar 67% menjadi 14.322.911
53 kg, kenaikan permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Belanda kembali terjadi pada tahun 2009, kenaikan tersebut sebesar 26.93% menjadi 18.180.902 kg. Pada tahun 2010 permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Belanda kembali mengalami penurunan, penurunan tersebut cukup besar yaitu mencapai 71.46% menjadi 5.187.239 kg. Dari Gambar 24 dapat dilihat bahwa impor bawang bombay dari belanda bersifat musiman.
Gambar 24 Grafik perkembangan permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Belanda 2006-2010
b. Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor bawang bombay dari Belanda Hasil uji parsial menunjukkan bahwa variabel bebas Ln harga bawang Bombay impor adalah faktor yang berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas Ln permintaan impor bawang Bombay dari Belanda pada taraf nyata 5%, hal ini diketahui dari nilai P-value variabel bebas tersebut sebesar 0.00 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%. Hasil uji model menunjukkan nilai Fhitung sebesar 0.001 sehingga disimpulkan model signifikan pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 34%, hal ini berarti variabel bebas (Ln harga impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) dapat menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor bawang bombay dari Belanda sebesar 34%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.559 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 22) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas semua variabel bebas memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbin-Watson menghasilkan nilai sebesar 1.374 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor bawang bombay dari belanda dapat dilihat pada Lampiran 22.
54 Permintaan Impor Bawang Bombay dari Selandia Baru a. Perkembangan impor bawang bombay dari Selandia Baru tahun 2006-2010 Permintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru pada bulan Februari sampai September cukup tinggi, sedangkan diluar bulan tersebut permintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru tergolong rendah. Pada tahun 2006 permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Selandia Baru mencapai 5.419.154 kg, kemudian pada tahun 2007 permintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru mengalami kenaikan yang cukup besar yaitu sebesar 87.05% menjadi 10.136.931 kg. Pada tahun 2008 permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Selandia Baru mengalami penurunan sebesar 26.82% menjadi 7.418.373 kg, kemudian pada tahun 2009 kembali mengalami kenaikan permintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru sebesar 8.28% menjadi 8.032.578 kg. Pada tahun 2010 permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Selandia Baru kembali mengalami kenaikan yang cukup besar yaitu sebesar 58.96% menjadi 12.768.721 kg. Dari Gambar 25 dapat dilihat bahwa permintaan bawang bombay dari Selandia Baru bersifat musiman, dimana permintaan impornya tinggi antara bulan Maret sampai Agustus.
Gambar 25 Grafik perkembangan permintaan impor bawang bombay Indonesia dari Selandia Baru 2006-2010 b. Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru Hasil uji parsial menunjukkan bahwa variabel bebas Ln harga bawang Bombay impor, Ln IPI dan Ln lag impor adalah faktor yang berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas Ln permintaan impor bawang Bombay dari Selandia Baru pada taraf nyata 5%, hal ini diketahui dari nilai P-value variabel bebas tersebut masing sebesar 0.002, 0.005 dan 0.00 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%. Berdasarkan kriteria ekonomi seharusnya harga bawang bombay impor berkorelasi negatif terhadap permintaan impor bawang bombay dan indeks produksi industri berkorelasi positif, akan tetapi dalam hal ini justru korelasinya berlawanan dengan kriteria ekonomi, sehingga disimpulkan hanya lag impor saja yang berpengaruh terhadap permintaan bawang bombay impor dari Selandia Baru. Hasil uji model menunjukkan nilai F-hitung sebesar 0.00 sehingga disimpulkan model signifikan pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 56%, hal ini berarti variabel bebas (Ln
55 harga impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI, Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA dan lag impor) dapat menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru sebesar 56%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.660 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 23) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas semua variabel bebas memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbin-Watson menghasilkan nilai sebesar 1.447 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru dapat dilihat pada Lampiran 23.
Permintaan Impor Bawang Bombay dari India a. Perkembangan impor bawang bombay dari India tahun 2006-2010 Permintaan impor bawang bombay Indonesia dari India dari tahun 2006 sampai 2010 cenderung meningkat. Pada tahun 2006 permintaan impor bawang bombay indonesia dari India hanya sebesar 599.039 kg, kemudian pada tahun 2007 terjadi kenaikan permintaan impor bawang bombay yang cukup drastis yaitu sebesar 424.77% menjadi 3.143.600 kg. Kenaikan yang sangat besar kembali terjadi pada tahun 2008, kenaikan permintaan impor bawang bombay Indonesia dari India mencapai 343.74% menjadi 13.949.528 kg. Pada tahun 2009 baru terjadi penurunan permintaan impor bawang bombay dari India, penurunan tersebut adalah sebesar 68.67% menjadi 4.369.641 kg, akan tetapi pada tahun 2010 kembali mengalami kenaikan sebesar 192.21% menjadi 12.768.721 kg. Perkembangan permintaan impor bawang bombay dari India dapat dilihat pada Gambar 26.
Gambar 26 Grafik perkembangan permintaan impor bawang bombay Indonesia dari India 2006-2010
56 b. Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor bawang bombay dari India Hasil uji parsial menunjukkan bahwa variabel bebas Ln harga bawang Bombay impor dan Ln IPI adalah faktor yang berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas Ln permintaan impor bawang Bombay dari India pada taraf nyata 5%, hal ini diketahui dari nilai P-value variabel bebas tersebut masing sebesar 0.001 dan 0.000 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%. Hasil uji model menunjukkan nilai F-hitung sebesar 0.000 sehingga disimpulkan model signifikan pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 49.9%, hal ini berarti variabel bebas (Ln harga impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) dapat menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru sebesar 49.9%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.457 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 24) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas semua variabel bebas memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbin-Watson menghasilkan nilai sebesar 1.246 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat keputusan autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor bawang bombay dari india dapat dilihat pada Lampiran 24.
Permintaan Impor Kentang Indonesia Untuk memenuhi kebutuhan kentang dalam negeri, Indonesia mengimpor kentang dari beberapa negara. Tiga negara terbesar pengekspor kentang ke Indonesia pada tahun 2006 sampai 2010 adalah Australia, China dan Malaysia. Australia merupakan negara pengekspor kentang terbesar ke Indonesia, dimana rata-rata per tahun pada 2006 sampai 2010 adalah sebesar 4.547.870 kg. Negara pengekspor kentang ke Indonesia yang terbesar kedua adalah China, rata-rata per tahun ekspor kentang dari China ke Indonesia pada tahun 2006 sampai 2010 mencapai 1.229.702 kg. Malaysia merupakan negara pengekspor kentang ke Indonesia yang terbesar ketiga, rata-rata volume ekspor per tahun pada 2006 samapai 2010 mencapai 425.678 kg. Data volume impor kentang berdasarkan 3 negara asal terbesar tahun 2006 sampai 2010 dapat dilihat pada Lampiran 1.
Permintaan Impor Kentang dari Australia a. Perkembangan impor kentang dari Australia tahun 2006-2010 Pada tahun 2006 sampai 2010 permintaan impor kentang dari Australia cenderung kontinu. Permintaan impor kentang dari Australia cenderung meningkat. Pada tahun 2006 permintaan impor kentang Indonesia dari Australia
57 mencapai 2.571.980 kg, kemudian pada tahun 2007 terjadi penurunan permintaan impor kentang dari Australia sebesar 60.09% menjadi 1.026.564 kg. pada tahun 2008 permintaan impor kentang dari Australia mengalami kenaikan sebesar 40.94% menjadi 1.446.844 kg. Kenaikan permintaan impor kentang dari australia yang sangat besar terjadi pada tahun 2009, kenaikan tersebut mencapai 426.67% menjadi 7.620.104 kg. kenaikan permintaan impor kentang dari Australia kembali terjadi pada tahun 2010, kenaikan tersebut mencapai 30.20% menjadi 10.073.860 kg. Pada Gambar 27 dapat dilihat bahwa permintaan impor kentang dari Australia cenderung meningkat dari dari tahun 2006 sampai 2010.
Gambar 27 Grafik perkembangan permintaan impor kentang Indonesia dari Australia 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor kentang dari Australia Hasil uji parsial menunjukkan bahwa variabel bebas Ln harga kentang impor dan Ln IPI adalah faktor yang berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas Ln permintaan impor kentang dari Australia pada taraf nyata 5%, hal ini diketahui dari nilai P-value variabel bebas tersebut masing sebesar 0.000 dan 0.000 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%. Hasil uji model menunjukkan nilai F-hitung sebesar 0.000 sehingga disimpulkan model signifikan pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 92.9%, hal ini berarti variabel bebas (Ln harga impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) dapat menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor kentang dari Australia sebesar 92.9%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.609 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 25) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas semua variabel bebas memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbin-Watson menghasilkan nilai sebesar 1.481 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat
58 keputusan autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor kentang dari Australia dapat dilihat pada Lampiran 25.
Permintaan Impor Kentang dari China a. Perkembangan impor kentang dari China tahun 2006-2010 China merupakan negara pengekspor kentang ke Indonesia terbesar kedua, akan tetapi impor kentang Indonesi dari China tidak kontinu, dimana pada bulanbulan tertentu di Indonesia tidak ada permintaan impor kentang dari China. Permintaan impor kentang dari China dari tahun 2006 sampai 2010 tergolong fluktuatif. Pada tahun 2006 permintaan impor kentang dari China mencapai 371.330 kg. Pada tahun 2007 permintaan impor kentang Indonesia dari China mengalami kenaikan yang sangat tinggi, yaitu mencapai 321.15% menjadi 1.530.424 kg. Penurunan permintaan impor kentang Indonesia dari China terjadi pada tahun 2008 yaitu sebesar 78.90% menjadi 322.925 kg, akan tetapi pada tahun 2009 kembali terjadi kenaikan permintaan impor kentang Indonesia dari China yang sangat besar, dimana kenaikan permintaan impor tersebut sebesar 557.48% menjadi 2.123.180 kg. Permintaan impor kentang Indonesia dari china pada tahun 2010 mengalami penurunan, akan prosentase penurunannya hanya sebesar 15.19% menjadi 1.800.652 kg. Grafik perkembangan permintaan impor kentang dari China dapat dilihat pada Gambar 28.
Gambar 28 Grafik perkembangan permintaan impor kentang Indonesia dari China 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor kentang dari China Variabel bebas Ln harga kentang impor dan Ln IPI adalah faktor yang berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas Ln permintaan impor kentang dari Australia pada taraf nyata 5%, hal ini diketahui dari hasil uji parsial dimana diketahui dari nilai P-value variabel bebas tersebut masing sebesar 0.003 dan 0.000 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%. Hasil uji model menunjukkan nilai F-hitung sebesar 0.000 sehingga disimpulkan model signifikan pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 44.3%, hal ini berarti variabel bebas (Ln harga impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) dapat
59 menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor kentang dari China sebesar 44.3%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.681 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 26) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas tidak satu pun variabel bebas memiliki nilai VIF lebih besar dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbinWatson menghasilkan nilai sebesar 1.335 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat keputusan autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor kentang dari China dapat dilihat pada Lampiran 26.
Permintaan Impor Kentang dari Malaysia a. Perkembangan impor kentang dari Malaysia tahun 2006-2010 Permintaan impor kentang Indonesia dari Malaysia tergolong kontinu. Pada tahun 2006 permintaan impor kentang Indonesia dari Malaysia adalah sebesar 253.928 kg. Permintaan impor kentang dari Malaysia pada tahun 2007 mengalami kenaikan sebesar 9.80% menjadi 278.803 kg. Pada tahun 2008 permintaan impor kentang dari Malaysia kembali mengalami kenaikan sebesar 50.84% menjadi 420.546 kg, kemudian pada tahun 2009 permintaan impor kentang dari Malaysia kembali mengalami peningkatan yang cukup besar yaitu sebesar 72.13% menjadi 723.890 kg. Penurunan permintaan impor kentang dari Malaysia baru terjadi pada tahun 2010, penurunan permintaan impor tersebut sebesar 37.67%. Perkembangan permintaan impor kentang dari Malaysia dapat dilihat pada Gambar 29.
Gambar 29 Grafik perkembangan permintaan impor kentang Indonesia dari Malaysia 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaa impor kentang dari Malaysia Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor kentang dari Malaysia adalah indeks produksi industri dan lag impor. Dari hasil uji parsial
60 variabel bebas Ln IPI dan Ln lag impor berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas Ln permintaan impor kentang dari Malaysia pada taraf nyata 5%, hal ini diketahui dari nilai P-value variabel bebas tersebut masing sebesar 0.014 dan 0.001 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%. Hasil uji model menunjukkan nilai F-hitung sebesar 0.000 sehingga disimpulkan model signifikan pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 46.8%, hal ini berarti variabel bebas (Ln harga impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI, Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA dan Ln lag impor) dapat menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor kentang dari Malaysia sebesar 46.8%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.355 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 27) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas tidak satu pun variabel bebas memiliki nilai VIF lebih besar dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbinwatson menghasilkan nilai DW sebesar 1.123 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor kentang dari Malaysia dapat dilihat pada Lampiran 27.
Permintaan Impor Wortel Indonesia Tiga negara terbesar pengekspor wortel ke Indonesia adalah China, Australia dan Malaysia. China merupakan negara pengekspor wortel ke Indonesia yang paling besar, rata-rata impor wortel per tahun pada tahun 2006 sampai 2010 dari China mencapai 18.922.521 kg. Negara pengekspor wortel ke Indonesia yang terbesar kedua adalah negara Australia, rata-rata per tahun permintaan impor wortel dari Australia pada tahun 2006 samapi 2010 adalah sebesar 770.456 kg. Negara pengekspor wortel ke Indonesia yang terbesar ketiga adalah negara Malaysia, rata-rata per tahun permintaan impor wortel dari Malaysia pada tahun 2006 samapi 2010 adalah sebesar 138.092 kg. Permintaan impor wortel dari Malaysia berlangsung tidak kontinyu, dimana pada tahun 2010 tidak ada permintaan impor wortel dari Malaysia. Data volume impor Wortel berdasarkan 3 negara asal terbesar tahun 2006 sampai 2010 dapat dilihat pada Lampiran 1.
Permintaan Impor Wortel dari China a. Perkembangan impor wortel dari China tahun 2006-2010 Permintaan Impor wortel dari China pada tahun 2006 sampai 2010 cenderung meningkat. Pada tahun 2006 permintaan impor wortel Indonesia dari China adalah sebesar 6.137.052 kg, kemudian pada tahun 2007 mengalami kenaikan yang sangat besar yaitu mencapai 204.11% menjadi 18.663.689 kg. penurunan permintaan impor wortel dari China terjadi pada tahun 2008, akan
61 tetapi prosentase penurunan permintaan impor wortel dari China ini hanya sebesar 8.2% menjadi 17.132.993. Kenaikan permintaan impor wortel dari China kembali mengalami kenaikan pada tahun 2009, yaitu sebesar 12.24% menjadi 19.230.060 kg. Pada tahun 2010 permintaan impor wortel dari China kembali mengalami kenaikan yang cukup besar yaitu sebesar 73.94% menjadi 33.448.813 kg. Pada Gambar 30 dapat dilihat perkembangan permintaan impor wortel dari China, dari tahun 2006 sampai 2010 permintaan impor wortel dari China cenderung meningkat. Kondisi ini apabila dibiarkan akan mengancam keberadaan wortel lokal indonesia.
Gambar 30 Grafik perkembangan permintaan impor wortel Indonesia dari China 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor wortel dari China. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor wortel dari China adalah harga wortel impor dan indeks produksi industri. Dari hasil uji parsial variabel bebas Ln harga wortel impor Ln IPI berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas Ln permintaan impor wortel dari China pada taraf nyata 5%, hal ini diketahui dari nilai P-value variabel bebas tersebut masing sebesar 0.015 dan 0.000 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%. Hasil uji model menunjukkan nilai F-hitung sebesar 0.000 sehingga disimpulkan model signifikan pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 42.2%, hal ini berarti variabel bebas (Ln harga wortel impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) dapat menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor wortel dari China sebesar 42.2%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai Pvalue sebesar 0.078 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 28) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas tidak satu pun variabel bebas memiliki nilai VIF lebih besar dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbin-watson menghasilkan nilai DW sebesar 1.637 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam
62 model. Output analisis regresi permintaan impor wortel dari China dapat dilihat pada Lampiran 28.
Permintaan Impor Wortel dari Australia a. Perkembangan impor wortel dari Australia tahun 2006-2010 Pada umumnya permintaan impor wortel dari Australia pada tahun 2006 sampai 2010 cenderung menurun. Pada tahun 2006 permintaan impor wortel dari Australia adalah sebesar 1.375.760 kg. Kenaikan permintaan impor wortel dari Australia terjadi pada tahun 2007, kenaikan tersebut adalah sebesar 0.66% dari tahun sebelumnya menjadi 1.384.887 kg. Pada tahun 2008 permintaan impor wortel dari Australia mengalami penurunan sebesar 53.85% menjadi 639.095 kg. Penurunan permintaan impor wortel dari Australia kembali terjadi pada tahun 2009, penurunan tersebut cukup besar yaitu sebesar 62.21% menjadi 241.493 kg. Pada tahun 2010 permintaan impor wortel dari Australia kembali mengalami penurunan, penurunan permintaan impor tersebut adalah sebesar 12.60% menjadi 211.046 kg. Pada Gambar 31 dapat dilihat grafik perkembangan permintaan impor wortel dari Australia, pada gabar tersebut dapat dilihat dari tahun 2006 sampai 2010 permintaan impor wortel dari Australia cenderung menurun.
Gambar 31 Grafik perkembangan permintaan impor wortel Indonesia dari Australia 2006-2010 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor wortel dari Australia. Berdasarkan kriteria statistik harga wortel impor, indeks produksi industri dan jarak ekonomi adalah faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor wortel dari Australia. Dari hasil uji parsial variabel bebas Ln harga wortel impor, Ln IPI dan Ln jarak ekonomi berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas Ln permintaan impor wortel dari australia pada taraf nyata 5%, hal ini diketahui dari nilai P-value variabel bebas tersebut masing sebesar 0.000, 0.000 dan 0.010 dimana nilai tersebut lebih kecil dari alpha 5%. Akan tetapi berdasarkan kriteria ekonomi indeks produksi industri dan jarak ekonomi tidak berpengaruh terhadap permintaan impor wortel dari Australia, hal ini karena korelasi slope kedua variabel tersebut bertentangan dengan kriteria ekonomi, sehingga disimpulkan hanya harga wortel impor saja yang memengaruhi permintaan impor
63 wortel dari Australia. Hasil uji model menunjukkan nilai F-hitung sebesar 0.000 sehingga disimpulkan model signifikan pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 61.9%, hal ini berarti variabel bebas (Ln harga wortel impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) dapat menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor wortel dari China sebesar 61.9%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Hasil uji kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai P-value sebesar 0.501 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan data residual terdistribusi normal pada taraf signifikansi 5%. Hasil uji homogenitas dengan menggunakan grafik Scatterplot dapat dilihat (Lampiran 29) titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dari hasil uji multikolinearitas tidak satu pun variabel bebas memiliki nilai VIF lebih besar dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi masalah multikolinear dalam model regresi. Uji durbinwatson menghasilkan nilai DW sebesar 1.667 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model. Output analisis regresi permintaan impor wortel dari Australia dapat dilihat pada Lampiran 29.
Permintaan Impor Wortel dari Malaysia a. Perkembangan impor wortel dari Malaysia tahun 2006-2010 Permintaan impor wortel Indonesia dari Malaysia dari tahun 2006 sampai 2010 pada umumnya mengalami penurunan. Pada tahun 2006 permintaan impor wortel dari Malaysia adalah sebesar 293.416 kg, kemudian pada tahun 2007 mengalami penurunan sebesar 48.59% menjadi 150.825 kg. Penurunan permintaan impor wortel dari Malaysia kembali terjadi pada tahun 2008 yaitu sebesar 27.31% menjadi 109.637 kg. Pada tahun 2009 permintaan impor wortel Indonesia dari Malaysia mengalami kenaikan, kenaikan tersebut adalah sebesar 24.57% menjadi 136.581 kg. Pada tahun 2010 di Indonesia tidak ada permintaan impor wortel dari Malaysia, atau turun sebesar 100% dari tahun 2009. Perkembangan permintaan impor wortel dari Malaysia dapat dilihat pada Gambar 32.
Gambar 32 Grafik perkembangan permintaan impor wortel Indonesia dari Malaysia 2006-2010
64 b. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor wortel dari Malaysia. Dari faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap permintaan impor wortel dari Malaysia (harga wortel impor, jarak ekonomi, IPI dan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA), ternyata tidak satu pun dari keempat faktor-faktor tersebut berpengaruh nyata terhadap permintaan impor wortel dari Malaysia, hal ini diketahui dari hasil uji parsial variabel bebas (Ln harga wortel impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) terhadap varibel tak bebas (Ln permintaan impor wortel Malaysia), diperoleh nilai P-value semua variabel bebas tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga semua variabel bebas tersebut tidak signifikan pada taraf nyata 5%. Hasil uji model menunjukkan nilai F-hitung sebesar 0.113 dimana nilai tersebut lebih besar dari 0.05 sehingga disimpulkan model tidak signifikan pada taraf signifikansi 5%. Hasil dugaan model regresi diperoleh koefisien determinasi 18.3%, hal ini berarti variabel bebas (Ln harga wortel impor, Ln jarak ekonomi, Ln IPI dan Ln nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA) dapat menjelaskan perubahan variabel Ln pemintaan impor wortel dari Malaysia sebesar 18.3%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Output analisis regresi permintaan impor wortel dari Malaysia dapat dilihat pada Lampiran 30. Hasil analisis regresi double log faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur Indonesia secara keseluruhan terangkum dalam Tabel 9. Tabel 9 Hasil analisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah dan sayur di Indonesia No
Komoditi Impor
Negara Pengekspor Thailand
1
Jeruk mandarin
China Pakistan
2
Durian
Thailand Malaysia Australia
3
Pears
Afrika selatan China China
4
Apel
Selandia Baru Amerika Serikat
5
Anggur
Australia
Faktor-faktor yang Memengaruhi Harga jeruk mandarin impor Lag impor Harga jeruk mandarin impor Lag impor Indeks produksi industri Harga durian impor Indeks produksi industri Pasokan mangga di PIKJ Lag impor Lag impor Harga pear impor Indeks produksi industri Harga pear impor Pasokan mangga di PIKJ Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA
Jarak ekonomi Pasokan mangga di PIKJ Lag impor Harga apel impor Indeks produksi industri Harga anggur impor Pasokan mangga di PIKJ
65 No
Komoditi Impor
Negara Pengekspor China Amerika Serikat Australia
6
Wortel China
Faktor-faktor yang Memengaruhi Harga anggur impor Pasokan mangga di PIKJ Harga anggur impor Pasokan mangga di PIKJ Harga wortel impor Indeks produksi industri Jarak ekonomi Harga wortel impor Indeks produksi industri
Malaysia Australia 7
Kentang
China Malaysia China
8
Bawang putih
Thailand Malaysia Thailand
9
Bawang merah Malaysia Vietnam Belanda
10
Bawang bombay
Selandia Baru India
Harga kentang impor Indeks produksi industri Harga Kentang impor Indeks produksi industri Indeks produksi industri Lag impor Harga bawang putih impor Indeks produksi industri Harga bawang putih impor Indeks produksi industri Harga bawang putih impor Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA Harga bawang putih impor Indeks produksi industri Lag impor Jarak ekonomi Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA
Harga bawang Bombay impor Harga bawang Bombay impor Indeks produksi industri Lag impor Harga bawang Bombay impor Indeks produksi industri
Secara umum harga buah-buahan dan sayuran impor sangat perpengaruh terhadap membanjirnya produk buah-buahan dan sayuran impor di Indonesia. Produk buah dan sayuran impor memiliki harga pokok produksi yang lebih rendah jika dibandingkan dengan buah lokal, hal ini disebabkan karena produksi buah dan sayuran impor didukung dengan infrastruktur yang memadahi sehingga dapat menekan biaya produksi. Berbeda dengan buah lokal yang memerlukan biaya pengangkutan dari daerah asal ke kota tujuan pemasaran yang sangat tinggi karena infra struktur yang tidak mendukung. Biaya produksi yang lebih efisien pada buah dan sayuran impor juga memengaruhi terhadap harga buah dan sayuran impor, buah dan sayuran impor umumnya diproduksi secara masal dan dengan tehnologi yang modern sehingga penggunaan inputnya lebih efisien, hal ini berlawanan dengan produksi buah dan sayuran lokal yang umumnya masih dibudidayakan dengan sistem konvensional oleh para petani kecil dengan tehnologi sederhana dan tentunya kurang efisien dalam penggunaan input atau sarana produksinya. Di China pemerintah memberikan biaya olah lahan dan pembelian sarana produksi pertanian kepada petani yang bersedia menanam komoditas yang direkomendasikan oleh pemerintahnya, hal ini akan mendorong petani menanam
66 komoditas yang direkomendasi oleh pemerintahnya yang kemudian hasil panennya akan diekspor ke luar negeri termasuk Indonesia. Indeks Produksi Industri (IPI) merupakan salah satu indikator ekonomi, apabila indeks produksi industri suatu nengara tinggi mencerminkan kemajuan ekonomi Negara tersebut. Membaiknya perekonomian di Indonesia menyebabkan peningkatan pendapatan masyarakat Indonesia, sehingga daya beli masyarakat menjadi tinggi dan masyarakat akan menjadi lebih konsumtif. Pendapatan penduduk yang meningkat akan memengaruhi gaya hidup masyarakat. Masyarakat Indonesia saat ini cenderung menyukai buah dan sayur impor dibanding buah dan sayur lokal, hal ini karena citra buah dan sayur impor lebih baik dimata masyarakat Indonesia terutama lapisan menengah keatas. Buah dan sayuran impor memiliki penampilan yang seragam dan lebih menarik dibanding buah dan sayuran lokal. Pemerintah melalui instansi yang terkait seharusnya menciptakan varietas unggul buah-buahan dan sayuran yang memiliki kualitas yang lebih baik dan produksi yang lebih tinggi supaya buah lokal memiliki daya saing yang tinggi terhadap buah impor yang selama ini membanjiri Indonesia. Pasokan buah lokal khususnya mangga sebenarnya dapat membantu mensubstitusi buah impor dari luar negeri, akan tetapi buah mangga di Indonesia masih bersifat musiman, dimana hanya pada bulan-bulan tertentu saja adanya, tidak seperti buah impor yang kapan saja selalu tersedia. Dalam upaya menanggulangi membanjirnya produk hortikultura impor, pemerintah seharusnya mengkoordinir produksi dan distribusi melalui kepanjangan tangannya yaitu Badan Usaha Milik Negara (BUMN), BUMN seharusnya diarahkan untuk menanam tanaman hortikultura secara masal, hal ini akan memudahkan dalam mengkoordinir penyaluran hasil produksi hortikultura keseluruh wilayah Indonesia dibandingkan jika produksi hortikultura hanya mengandalkan produksi dari petani kecil. Rekayasa pertanian juga perlu dilakukan untuk menciptakan buah dan sayuran mampu diproduksi sepajang tahun dengan kualitas yang bagus. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor apel adalah jarak ekonomi, pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati, volume impor periode sebelumnya dan harga apel impor. Dalam penelitian ini komoditi apel dari China tidak ada satu faktor pun yang merpengaruhi permintaan impornya secara nyata, hal ini mengindikasikan ada faktor lain yang memengaruhi permintaan impor apel dari China yang belum dimasukkan dalam penelitian ini. Harga apel impor memengaruhi permintaan impor apel dari Amerika Serikat, ada indikasi pada saat harga apel turun, permintaan apel dari Amerika Serikat akan meningkat. Indeks produksi industri memengaruhi permintaan impor apel dari Amerika Serikat, indeks produksi industri mencerminan pendapatan penduduk, semakin tinggi pendapatan maka akan berpengaruh terhadap permintaan suatau barang. Permintaan impor periode sebelumnya (Lag impor), pasokan mangga di pasar induk keramatjati (PIKJ) merupakan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor apel dari Selandia Baru, pasokan mangga di PIKJ mampu mensubstitusi permintaan apel dari Selandia Baru, hal ini berarti pada saat pasokan mangga di PIKJ tinggi maka permintaan akan impor apel dari Selandia Baru akan menurun. Permintaan impor jeruk mandarin secara umum dipengaruhi oleh harga jeruk mandarin impor dan permintaan impor jeruk mandarin periode sebelumnya. Harga jeruk mandarin impor berpengaruh secara nyata terhadap permintaan impor
67 jeruk mandarin dari China, dimana apabila harga impor jeruk mandarin turun maka permintaan jeruk mandarin dari China akan meningkat, permintaan impor jeruk mandarin dari China juga dipengaruhi oleh permintaan impor periode sebelumnya. Pasokan mangga di PIKJ, harga anggur impor merupakan faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor anggur dari Australia. Pada saat harga anggur impor turun terjadi kenaikan permintaan anggur dari Australia, akan tetapi berbeda dengan permintaan anggur dari China dan Amerika Serikat, dimana pada saat harga anggur naik permintaan terhadap impor anggur tetap naik. Pada saat pasokan mangga di PIKJ turun terjadi kenaikan terhadap permintaan impor anggur dari Australia, akan tetapi pada saat pasokan mangga di PIKJ naik terjadi kenaikan pula permintaan impor anggur dari China dan Amerika Serikat. Harga buah pear impor, Indek produksi industri, pasokan mangga di PIKJ dan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA merupakan faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah pear. Harga buah pear impor memengaruhi permintaan impor buah pear dari Afrika Selatan dan Australia, dimana pada saat terjadi penurunan harga buah pear impor, terjadi kenaikan permintaan impor buah pear dari Australia. Indeks produksi industri memengaruhi permintaan impor buah pear dari Australia, dimana pada saat indeks produksi industri naik terjadi kenaikan permintaan impor buah pear dari Australia. Pasokan mangga di PIKJ memengaruhi permintaan impor buah pear dari Afrika selatan, dimana pada saat pasokan mangga di PIKJ turun, terjadi kenaikan permintaan impor buah pear dari Afrika Selatan. Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA memengaruhi permintaan impor buah pear dari China, dimana pada saat mata uang Rupiah menguat harga buah pear impor menjadi lebih murah sehingga permintaan impor buah pear dari China meningkat. Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor durian adalah harga durian impor, indeks produksi industri, pasokan mangga di PIKJ dan Lag imppor. Pada saat harga durian impor turun menyebabkan permintaan impor durian dari Thailand meningkat. Indeks produksi industri berkorelasi positif terhadap permintaan impor durian dari Thailan, dimana pada saat indeks produksi industri meningkat juga akan meningkatkan permintaan impor durian dari Thailand. Pasokan mangga di PIKJ berkorelasi negatif dengan permintaan impor durian dari Thailand, hal ini berarti pada saat pada saat pasokan mangga di PIKJ turun maka permintaan akan impor durian dari Thailand akan meningkat. Lag impor berpengaruh terhadap permintaan impor durian dari Thailand dan Malaysia, lag impor berkorelasi positif terhadap permintaan impor durian, dimana pada saat permintaan impor durian periode sebelumnya tinggi maka permintaan periode berikutnya juga cenderung tinggi. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor bawang putih secara umum adalah harga bawang putih impor , indeks produksi industri dan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA. Harga bawang putih impor memengaruhi permintaan permintaan bawang putih dari China, Thailand dan Malaysia. Pada saat harga bawang putih impor naik maka permintaan impor bawang putih akan cenderung turun. Indek produksi industri memengaruhi permintaan impor bawang putih dari China dan Thailand, pada saat indek produksi industri di Indonesia naik maka permintaan akan bawang putih impor juga naik, hal ini karena indeks produksi industri menggambarkan pendapatan penduduk, dimana pada saat
68 pendapatan naik maka permintaan terhadap suatu barang juga akan meningkat. Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar USA berpengaruh terhadap permintaan impor bawang putih dari Malaysia, secara teori apabila nilai tukar Rupiah menguat terhadap mata uang asing maka harga barang impor akan lebih murah dibandingkan dengan pada saat nilai tukar Rupiah terhadap mata uang asing melemah, hal ini kan menyebabkan permintaan terhadap bawang putih juga cenderung meningkat. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor bawang merah dari Thailand adalah harga bawang merah impor, IPI dan lag impor. Pada saat harga bawang putih impor rendah maka permintaan impor terhadap bawang putih dari Thailand akan cenderung meningkat. Harga bawang bombay impor memengaruhi permintaan impor bawang bombay dari Belanda dan India, pada saat harga bawang bombay rendah permintaan impor bawang bombay di Indonesia meningkat. Indek produksi industri memengaruhi permintaan impor bawang bombay dari India, pada saat indek produksi naik permintaan impor bawang bombay dari india juga naik. Lag impor berpengaruh terhadap permintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru, apabila permintaan bulan sebelumnya tinggi maka permintaan bulan berikutnya juga relatif tinggi begitu juga sebaliknya. Secara umum faktor yang memengaruhi permintaan impor kentang adalah harga kentang impor, indeks produksi industri dan lag impor. Harga kentang impor memengaruhi permintaan impor kentang dari Australia dan China, Lag impor hanya berpengaruh terhadap permintaan permintaan impor kentang dari Malaysia, sedangkan indeks produksi industri berpengaruh terhadap permintaan impor kentang dari Australia, China dan Malaysia. Pada saat harga kentang impor mengalami penurunan maka permintaan impornya akan meningkat sedangkankan pada saat harga kentang impor naik maka permintaan impornya akan menurun. Pengaruh indeks produksi industri pada permintaan impor kentang adalah pada saat indeks produksi industri tinggi yang menandakan perekonomian membaik maka permintaan impor kentang akan meningkat dan begitu juga sebaliknya. Harga wortel impor memengaruhi permintaan impor wortel dari Australia dan China. Perngaruh harga impor wortel adalah pada saat harganya tinggi maka permintaan impor terhadap wortel menurun dan begitu juga sebaliknya. Indeks produksi industri memengaruhi permintaan impor wortel dari China. Pada saat indek produksi industri tinggi, permintaan impor wortel dari China juga tinggi sedangkan permintaan impor dari Australia justru sebaliknya.
69
KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Perkembangan impor buah dan sayuran Indonesia dari negara-negara eksportir antara tahun 2006-2010 cenderung meningkat. Peningkatan permintaan impor buah dan sayuran apabila dibiarkan saja akan mengancam keberadaan buah-buahan dan sayuran lokal. Secara keseluruhan faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor buah-buahan ke Indonesia adalah harga buah impor, indeks produksi industri, lag impor, nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika dan pasokan mangga di Pasar Induk Keramat Jati. Variabel jarak ekonomi tidak berpengaruh nyata terhadap permintaan impor buah dan sayur di Indonesia, hal ini menunjukkan harga pokok produksi barang tersebut sangatlah murah di negara eksportir sehingga walaupun jarak antara Indonesia dengan negara eksportir sangat jauh permintaan impor ke Indonesia tetap ada atau bisa juga disebabkan komoditas yang diekspor ke Indonesia bersifat unik, contohnya buah pear yang tidak diproduksi di Indonesia. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan impor sayuran Indonesia secara keseluruhan adalah harga sayuran impor, indeks produksi industri, Dollar Amerika dan lag impor.
Saran Dalam rangka membendung maraknya buah dan sayuran impor masuk ke Indonesia pemerintah saat ini telah mengeluarkan 3 permentan. Tiga permentan itu adalah Permentan Nomor 88/2011 tentang pengawasan keamanan pangan terhadap pemasukan dan pengeluaran pangan segar asal tumbuhan (PSAT), Permentan Nomor 89/2011 tentang persyaratan teknis dan tindakan karantina tumbuhan untuk pemasukan buah-buahan dan atau sayuran segar ke dalam wilayah Negara Republik Indonesia dan Permentan Nomor 90/2011 tentang persyaratan tindakan karantina tumbuhan untuk pemasukan hasil tumbuhan hidup berupa sayuran umbi lapis segar ke dalam wilayah Negara Republik Indonesia. Aturan baru itu juga menciutkan tempat pemasukan buah dan sayuran segar, dari 8 lokasi menjadi 4 lokasi, yakni Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya, Pelabuhan Makasar, Pelabuhan Belawan Medan, dan Bandara Soekarno-Hatta Tangerang. Aturan baru itu diterbitkan untuk melindungi masyarakat dari gempuran produk impor yang tidak sehat, akan tetapi hal ini tidak akan mampu membendung buah-buahan dan sayuran impor masuk ke Indonesia tanpa penyediaan produk buah dan sayuran lokal yang mampu mensubstitusi buah dan sayuran impor. Pemerintah seharusnya menugaskan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) bidang perkebunan dan pertanian untuk memproduksi buah dan sayuran lokal dengan kualitas yang baik dan kuantitas yang cukup, paling tidak untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri. Pemerintah dengan cara ini akan lebih mudah mengendalikan pasar buah dan sayuran di Indonesia dan dengan dibarengi perbaikan infrastruktur dalam negeri sebagai pendukungya.
70 Untuk mendukung produksi buah lokal yang berdaya saing tinggi, pemerintah harus mendorong dan menfasilitasi para ilmuwan dan dinas terkait untuk menciptakan bibit buah-buahan dan sayuran varietas unggul. Dengan adanya varietas unggul diharapkan mampu menghasilkan produk buah dan sayuran yang berkualitas baik, sehat dan produksinya tinggi, sehingga mampu mensubstitusi buah-buahan dan sayuran impor. Guna mendorong pengembangan buah-buahan dan sayuran lokal, petani juga perlu didukung teknologi, manajemen, dan akses pemasaran. Dukungan pembiayaan dengan suku bunga murah juga sangat diperlukan. Produktivitas harus ditingkatkan dengan menekan biaya logistik dan biaya produksi. Para petani atau produsen buah-buahan dan sayuran dalam negeri hendaknya bisa menerapkan tehnologi pertanian yang mutakhir. Dengan penerapan tehnologi pertanian diharapkan petani mampu menghasilkan produk buah dan sayuran bermutu tinggi. Dengan penerapan tehnologi pertanian diharapkan petani juga mampu memproduksi buah dan sayuran diluar musim sehingga dapat memenuhi permintaan pasar setiap saat. Konsumen Indonesia yang selama ini menilai buah-buahan dan sayuran impor lebih baik, seharusnya lebih mencitai produksi produksi dalam negeri. Buah dan sayuran impor yang tampak lebih menarik akhir-akhir ini diketahui mengandung bahan pengawet dan membawa organisme pengganggu tanaman (OPT).
71
DAFTAR PUSATAKA [Dirjen Hortikultura] Direktorat Jenderal Hortikultura. 2008. Statistik Pertanian Hortikultura. Jakarta (ID): Dirjen Hrotikultura. Anggasari P. 2003. Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Volume Impor Kedelai Indonesia [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Boediono. 2001. Ekonomi Internasional. Edisi 1. Yogyakarta (ID): BPFEYogyakarta. dia Pustaka Utama. Firdaus M. 2004. Ekonometrika Suatu Pendekatan Aplikatif. Jakarta (ID): Bima Aksara. Gujarati, N.D. 2007. Dasar-dasar Ekonometrika. Edisi Ketiga Jilid 1. A. Mulyadi, penerjemah. Jakarta (ID): Erlangga. Komarudin A. 2005. Analisis Permintaan Impor Buah Apel di Indonesia [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Libsey at al. 1995. Pengantar Mikroekonomi. Jilid 1. A.Jaka Wasana, Kirbandoko, penerjemah. Jakarta (ID): Binarupa Aksara. Mankiw, N.G. 2000. Teori Makroekonomi. Edisi Ke-4. Nurmawan I,penerjemah. Jakarta (ID): Erlangga. Nusantara T.S. 2006. Peramalan dan Faktor-faktor yang Memengaruhi Impor Buah Indonesia [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Permadi A.E. 2007. Analisis Peramalan dan Faktor-faktor yang Memengaruhi Impor Jeruk di Indonesia [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Purwanto T. 2009. Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Impor Kacang Kedelai Nasional Periode 1987-2007 [skripri]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Salvator, D. 1997. Ekonomi Internasonal. Edisi Ke-5. Jilid I. Munandar H, penerjemah. Jakarta (ID): Erlangga. Samuelson dan Nordhaus. 2003. Ilmu Mikroekonomi. Rosyidah N, Elly A, Carvallo B, penerjemah. Jakarta (ID): Media Global Komunikasi. Tresnawan F. 2005. Analisis Trend dan Faktor-faktor yang Memengaruhi Permintaan Impor Kentang di Indonesia [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Walpole, E. Ronald. 1992. Pengantar Statistika. Edisi Ke-3. Sumantri B, penerjemah. Jakarta (ID): Grame
72
LAMPIRAN Lampiran 1 Total volume impor buah dan sayur berdasarkan 3 negara asal terbesar tahun 2006–2010 Komoditi
Apel
Asal negara
Pear
Durian
Bawang merah
Bawang bombay
2010
Rata-rata
109 387 859
107 345 315
108 398 713
150 572 125
111 563 708
30 185 438
26 127 011
38 640 501
40 937 769
33 809 995
1 906 715
2 564 944
2 545 466
3 111 085
3 102 523
2 646 147
48 704 851
73 962 494
97 407 786
179 502 061
158 425 467
111 600 532
Thailand
2 944 270
3 233 150
2 850 680
1 415 358
500 236
2 188 739
Pakistan
10 460 657
2 865 432
1 998 092
201 457
219 205
3 148 969
Amerika Serikat
7 330 741
11 274 214
9 967 025
15 761 806
17 770 336
12 420 824
Australia
6 386 992
6 610 698
5 442 336
8 997 206
6 627 966
6 813 040
China
4 719 516
3 349 453
3 211 176
5 746 893
8 050 933
5 015 594
China
76 088 681
90 659 854
82 824 569
86 045 735
105 119 580
88 147 684
1 592 662
2 367 968
2 142 031
2 076 260
3 634 052
2 362 595
Australia
591 467
209 617
541 341
423 193
826 253
518 374
Thailand
16 285 628
22 804 922
24 322 078
28 171 648
23 509 122
23 018 680
Malaysia
31 940
294 118
271 644
686 785
824 653
421 828
292 234 172
313 490 592
421 513 185
402 791 987
358 485 404
357 703 068
2 583 483
2 359 659
1 963 509
1 380 688
1 452 095
1 947 887
Afrika Selatan
Malaysia Thailand
1 047 287
211 937
155 430
830 535
558 654
560 769
Thailand
40 823 034
81 955 442
75 201 479
29 880 397
27 161 367
51 004 344
Vietnam
11 931 636
1 371 280
27 540 320
12 828 541
18 767 570
14 487 869
Malaysia
2 849 105
4 764 915
11 067 147
5 518 854
3 774 383
5 594 881
Belanda
10 079 177
8 576 516
14 322 911
18 180 902
5 187 239
11 269 349
5 419 154
10 136 931
7 418 373
8 032 578
12 768 721
8 755 151
599 039
3 143 600
13 949 528
4 369 641
12,768,721
6 966 106
Selandia Baru Australia
Wortel
2009
33 159 256
India Kentang
2008
82 114 530
China Bawang putih
2007
Amerika Serikat China
Anggur
2006
China Selandia Baru Jeruk
Volume impor per tahun (kg)
2 571 980
1 026 564
1 446 844
7 620 104
10 073 860
4 547 870
China
371 330
1 530 424
322 925
2 123 180
1 800 652
1 229 702
Malaysia
253 928
278 803
420 546
723 890
451 224
425 678
China
6 137 052
18 663 689
17 132 993
19 230 060
33 448 813
18 922 521
Australia
1 375 760
1 384 887
639 095
241 493
211 046
770 456
Malaysia
293 416
150 825
109 637
136 581
-
138 092
Sumber: Badan Pusat Statistik (2011)
73 Lampiran 2 Output analisis regresi permintaan impor apel dari China
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = 14,354 + 0,123 LnHarga + 2,791 LnIPI – 0,003 LnJRKEko – 1,287 LnNTR + 0,002 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
R Square
1
.507
a
Adjusted R Square .257
Std. Error of the Durbin-Watson Estimate
.185
.39168
1.908
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ1, LnNTR1, LnHarga1, LnJRKEko1, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor1 b
ANOVA Model 1
Sum of Squares df Regression Residual Total
Mean Square
2.712 7.824 10.536
5 51 56
F
.542 .153
Sig. 3.535
.008
a
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ2, LnNTR2, LnHarga2, LnJRKEko2, LnIPI2 b. Dependent Variable: LnVImpor2 Coefficients
a
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B
Beta
1 (Constant) LnHarga1 LnIPI1 LnJRKEko1 LnNTR1 LnPIKJ1
Std. Error 14.354 .123 2.791 -.003 -1.287 .002
12.888 1.406 1.799 .307 .789 .035
a. Dependent Variable: LnVImpor1 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Mean a Parameters Std. Deviation
57 .0000000 .37378932
Most Absolute Extreme Positive Differences Negative
-.145
Kolmogorov-Smirnov Z
1.097
Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal.
.145 .067
.180
t
Sig.
Collinearity Statistics Tolerance VIF
.020 .396 -.002 -.249 .008
1.114 .088 1.552 -.011 -1.631 .051
.271 .930 .127 .991 .109 .959
.282 .224 .518 .623 .632
3.547 4.465 1.931 1.605 1.583
74 Lampiran 3 Output analisis regresi permintaan impor apel dari Amerika Serikat
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = - 9,207 – 6,639 LnHarga + 5,529 LnIPI – 0,158 LnJRKEko – 0,214 LnNTR - 0,014 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
R Square
1
.657
a
Adjusted R Square .431
Std. Error of the Durbin-Watson Estimate
.375
.28626
1.597
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ2, LnNTR2, LnHarga2, LnJRKEko2, LnIPI2 b. Dependent Variable: LnVImpor2 b
ANOVA Model 1
Sum of Squares df Regression Residual Total
3.166 4.179 7.346
Mean Square 5 51 56
F
.633 .082
Sig. 7.728
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ2, LnNTR2, LnHarga2, LnJRKEko2, LnIPI2 b. Dependent Variable: LnVImpor2 Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga2 LnIPI2 LnJRKEko2 LnNTR2 LnPIKJ2
Std. Error -9.207 -6.639 5.529 -.158 -.214 -.014
10.315 1.418 1.047 .222 .640 .023
a. Dependent Variable: LnVImpor2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
57
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 .27318316
Absolute
.106
Positive
.106
Negative
-.047
Kolmogorov-Smirnov Z
.799
Asymp. Sig. (2-tailed)
.546
a. Test distribution is Normal.
Standardized Coefficients t Beta -.808 .939 -.103 -.050 -.074
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -.893 -4.682 5.282 -.712 -.334 -.624
.376 .000 .000 .480 .740 .536
.375 .353 .528 .506 .784
2.669 2.831 1.893 1.978 1.275
75
Lampiran 4 Output analisis regresi permintaan impor apel dari Selandia Baru
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = - 77,188 + 0,559 LnHarga + 0,116 LnIPI + 3,213 LnJRKEko + 4,717 LnNTR - 0,704 LnPIKJ + 0,659 Lagimpor b
Model Summary Model
R
R Square
1
.868
a
Adjusted R Square .753
Std. Error of the Durbin-Watson Estimate
.709
1.11594
1.991
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnJRKEko3, LnHarga3, LnNTR3, LnIPI3, LnPIKJ3 b. Dependent Variable: LnVImpor3 b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression
Mean Square 6
20.927
41.095
33
1.245
166.659
39
Residual Total
df
125.563
F
Sig. 16.805
.000
a
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnJRKEko3, LnHarga3, LnNTR3, LnIPI3, LnPIKJ3 b. Dependent Variable: LnVImpor3 Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga3 LnIPI3 LnJRKEko3 LnNTR3 LnPIKJ3 Lagimpor
Std. Error -77.188 .559 .116 3.213 4.717 -.704 .659
42.767 .857 3.840 1.108 3.177 .126 .093
a. Dependent Variable: LnVImpor3 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Mean Parametersa Std. Deviation
40 .0000000 1.02651326
Most Absolute Extreme Positive Differences Negative
-.121
Kolmogorov-Smirnov Z
.768
Asymp. Sig. (2-tailed)
.597
a. Test distribution is Normal.
.121 .092
Standardized Coefficients t Beta .071 .003 .332 .148 -.614 .661
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -1.805 .653 .030 2.901 1.485 -5.591 7.057
.080 .519 .976 .007 .147 .000 .000
.635 .696 .571 .750 .619 .851
1.576 1.437 1.752 1.334 1.614 1.175
76
Lampiran 5 Output analisis regresi permintaan impor jeruk mandarin dari China Persamaan regresi: Ln_Vimpor = 49,491 - 5,824 LnHarga + 1,717 LnIPI - 2,789 LnJRKEko - 1,768 LnNTR + 0,098 LnPIKJ + 0,469 Lagimpor b
Model Summary Model
R
R Square
1
.834
a
Adjusted R Square .695
Std. Error of the Durbin-Watson Estimate
.652
2.18554
1.444
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnIPI, LnNTR, LnHarga, LnPIJK, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
457.747 200.616 658.363
Mean Square 6 42 48
F
76.291 4.777
Sig. 15.972
.000
a
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnIPI, LnNTR, LnHarga, LnPIJK, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B
1
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR LnPIJK Lagimpor
Std. Error 49.491 -5.824 1.717 -2.789 -1.768 .098 .469
62.037 1.018 5.812 1.846 4.591 .212 .107
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Mean Parametersa Std. Deviation
49 .0000000 2.04438308
Most Absolute Extreme Positive Differences Negative
-.123
Kolmogorov-Smirnov Z
.863
Asymp. Sig. (2-tailed)
.445
a. Test distribution is Normal.
.123 .119
Standardized Coefficients T Beta -.532 .029 -.180 -.043 .052 .468
Sig.
Collinearity Statistics Tolerance VIF
.798 -5.723 .296 -1.511 -.385 .465 4.364
.429 .000 .769 .138 .702 .645 .000
.840 .758 .509 .580 .581 .632
1.190 1.320 1.964 1.725 1.722 1.582
77 Lampiran 6 Output analisis regresi permintaan impor jeruk mandarin dari Thailand
Persamaan regresi Ln_Vimpor = - 40,758 - 0,517 LnHarga - 4,911 LnIPI + 1,470 LnJRKEko + 6,147 LnNTR + 0,178 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.367
a
.134
.040
1.61825
1.591
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
Df
18.703 120.461 139.164
Mean Square 5 46 51
F
3.741 2.619
Sig. 1.428
.232
a
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR LnPIJK
Standardized Coefficients t Beta
Std. Error -40.758 -.517 -4.911 1.470 6.147 .178
43.078 1.294 4.383 1.282 3.434 .139
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
52
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 1.53687403
Absolute
.115
Positive
.107
Negative
-.115
Kolmogorov-Smirnov Z
.829
Asymp. Sig. (2-tailed)
.497
a. Test distribution is Normal.
-.062 -.186 .215 .310 .204
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -.946 -.400 -1.120 1.146 1.790 1.279
.349 .691 .268 .258 .080 .207
.783 .685 .536 .626 .738
1.277 1.460 1.865 1.597 1.354
78 Lampiran 7 Output analisis regresi permintaan impor jeruk mandarin dari Pakistan
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = 123,979 - 4,522 LnHarga – 16,890 LnIPI + 0,538 LnJRKEko 4,460 LnNTR + 0,166 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.810
a
.656
.566
1.08721
1.854
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
Df
42.870 22.458 65.328
Mean Square 5 19 24
F
8.574 1.182
Sig. 7.254
.001
a
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients Model 1
B (Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR LnPIJK
Standardized Coefficients
Std. Error 123.979 -4.522 -16.890 .538 -4.460 .166
Beta
55.553 3.510 5.054 1.680 4.459 .131
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
25
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 .96734779 .154
Positive
.074
Negative
-.154
Kolmogorov-Smirnov Z
.769
Asymp. Sig. (2-tailed)
.595
a. Test distribution is Normal.
Collinearity Statistics t
-.240 -.695 .076 -.216 .209
Sig. 2.232 -1.288 -3.342 .320 -1.000 1.262
Tolerance VIF .038 .213 .003 .752 .330 .222
.521 .418 .317 .387 .659
1.918 2.390 3.150 2.584 1.518
79 Lampiran 8 Output analisis regresi permintaan impor anggur dari Amerika Serikat
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = 58,056 + 5,445 LnHarga – 0,363 LnIPI - 1,385 LnJRKEko - 3,575 LnNTR + 0,697 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
1
.784
a
R Square
Adjusted Square
.615
.575
R Std. Error of the Durbin-Watson Estimate 1.70180
1.324
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ1, LnNTR1, LnHarga1, LnIPI1, LnJRKEko1 b. Dependent Variable: LnVImpor1 b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Df Regression Residual Total
221.936 139.014 360.950
Mean Square 5 48 53
F
44.387 2.896
Sig. 15.326
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ1, LnNTR1, LnHarga1, LnIPI1, LnJRKEko1 b. Dependent Variable: LnVImpor1 Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga1 LnIPI1 LnJRKEko 1 LnNTR1 LnPIKJ1
Std. Error 58.056 5.445 -.363
49.977 .958 4.280
-1.385 -3.575 .697
.551 -.009
.855 .758
1.169 1.320
1.486
-.120
-.932
.356
.481
2.078
3.673 .147
-.118 .487
-.973 4.753
.335 .000
.549 .764
1.820 1.308
Unstandardize d Residual
Most Extreme Differences
54 .0000000 1.61953926
Absolute
.139
Positive
.111
Negative
-.139
Kolmogorov-Smirnov Z
1.025
Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal.
Tolerance VIF .251 .000 .933
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Normal Mean a Parameters Std. Deviation
Collinearity Statistics
Sig. 1.162 5.685 -.085
a. Dependent Variable: LnVImpor1
N
Standardized Coefficients t Beta
.244
80 Lampiran 9 Output analisis regresi permintaan impor anggur dari Australia
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = - 53,978 - 4,395 LnHarga + 8,206 LnIPI + 2,090 LnJRKEko + 1,079 LnNTR - 1,069 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
1
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square .745
a
.555
.504
2.42651
1.118
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ1, LnNTR1, LnIPI1, LnHarga1, LnJRKEko1 b. Dependent Variable: LnVImpor1 b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
323.045 259.071 582.116
Mean Square 5 44 49
F
64.609 5.888
Sig. 10.973
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ1, LnNTR1, LnIPI1, LnHarga1, LnJRKEko1 b. Dependent Variable: LnVImpor1 C a Coefficients Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga1 LnIPI1 LnJRKEko1 LnNTR1 LnPIKJ1
Std. Error -53.978 -4.395 8.206 2.090 1.079 -1.069
66.971 1.214 7.228 1.938 5.253 .208
a. Dependent Variable: LnVImpor1 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
50
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 2.29938266
Absolute
.075
Positive
.075
Negative
-.060
Kolmogorov-Smirnov Z
.527
Asymp. Sig. (2-tailed)
.944
a. Test distribution is Normal.
Standardized Coefficients t Beta -.419 .138 .151 .027 -.585
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -.806 -3.621 1.135 1.078 .205 -5.143
.425 .001 .262 .287 .838 .000
.754 .685 .519 .606 .782
1.327 1.459 1.926 1.651 1.279
81 Lampiran 10 Output analisis regresi permintaan impor anggur dari China
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = 75,871 + 4,545 LnHarga - 1,954 LnIPI 1,140 LnJRKEko - 5,156 LnNTR+- 0,625 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
1
.633
a
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Durbin-Watson Estimate
.401
.320
2.19755
1.343
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ1, LnJRKEko1, LnHarga1, LnIPI1, LnNTR1 b. Dependent Variable: LnVImpor1 b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
Df
119.624 178.682 298.306
Mean Square 5 37 42
F
23.925 4.829
Sig. 4.954
.001
a
a. Predictors: (Constant), LnPIKJ1, LnJRKEko1, LnHarga1, LnIPI1, LnNTR1 b. Dependent Variable: LnVImpor1 Coefficients
a
Unstandardized Coefficients Model 1
B
(Constant) LnHarga1 LnIPI1 LnJRKEko1 LnNTR1 LnPIKJ1
Standardized Coefficients
Std. Error 75.871 4.545 -1.954 -1.140 -5.156 .625
Beta
78.038 1.528 6.708 2.126 6.189 .248
a. Dependent Variable: LnVImpor1
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Mean a Parameters Std. Deviation
43 .0000000 2.06260309
Most Absolute Extreme Positive Differences Negative
-.096
Kolmogorov-Smirnov Z
.632
Asymp. Sig. (2-tailed)
.820
a. Test distribution is Normal.
.096 .085
Collinearity Statistics t
.420 -.042 -.079 -.121 .375
Sig. .972 2.974 -.291 -.536 -.833 2.521
Tolerance VIF .337 .005 .772 .595 .410 .016
.813 .787 .737 .764 .733
1.231 1.271 1.356 1.309 1.364
82 Lampiran 11 Output analisis regresi permintaan impor pear dari China
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = 40,239 + 2,880 LnHarga – 1,583 LnIPI + 0,063 LnJRKEko - 1,836 LnNTR + 0,021 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
1
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square .451
a
.204
.126
.35107
1.906
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnHarga, LnJRKEko, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares df Regression Residual Total
1.609 6.286 7.895
Mean Square 5 51 56
.322 .123
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnHarga, LnJRKEko, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
57
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 .33503135 .080
Positive
.060
Negative
-.080
Kolmogorov-Smirnov Z
.601
Asymp. Sig. (2-tailed)
.863
a. Test distribution is Normal.
F
Sig. 2.611
.035
a
83 Lampiran 12 Output analisis regresi permintaan impor pear dari Afrika Selatan
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = 15,830 + 1,435 LnHarga + 0,313 LnIPI + 0,929 LnJRKEko - 1,718 LnNTR - 0,309 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.661
a
.437
.373
1.03252
1.287
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
Mean Square
36.397 46.909 83.306
5 44 49
F
7.279 1.066
Sig. 6.828
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients Model 1
B (Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR LnPIJK
Standardized Coefficients
Std. Error 15.830 1.435 .313 .929 -1.718 -.309
31.018 .591 2.971 .855 2.192 .099
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
50
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 .97842597 .162
Positive
.076
Negative
-.162
Kolmogorov-Smirnov Z
1.142
Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal.
.147
Beta
Collinearity Statistics t
.321 .015 .169 -.112 -.458
.510 2.427 .105 1.086 -.784 -3.124
Sig.
Tolerance VIF .612 .019 .917 .283 .437 .003
.731 .644 .529 .622 .595
1.367 1.554 1.891 1.608 1.682
84 Lampiran 13 Output analisis regresi permintaan impor pear dari Australia
Persamaan regresi: Ln_Vimpor = - 67,664 - 3,408 LnHarga + 6,518 LnIPI + 1,588 LnJRKEko + 3,073 LnNTR - 0,030 LnPIKJ b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.879
a
.772
.748
1.13968
1.695
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnIPI, LnHarga, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
Df
206.998 61.047 268.045
Mean Square 5 47 52
F
41.400 1.299
Sig. 31.874
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnPIJK, LnNTR, LnIPI, LnHarga, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients Model 1
B (Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR LnPIJK
Standardized Coefficients
Std. Error -68.664 -3.408 6.518 1.588 3.073 -.030
Beta
31.127 .316 2.959 .899 2.456 .097
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
53
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 1.08350180 .072
Positive
.063
Negative
-.072
Kolmogorov-Smirnov Z
.526
Asymp. Sig. (2-tailed)
.945
a. Test distribution is Normal.
Collinearity Statistics t
-.881 .175 .171 .116 -.025
Sig. -2.206 -10.770 2.203 1.766 1.251 -.308
Tolerance VIF .032 .000 .033 .084 .217 .760
.724 .767 .518 .566 .759
1.382 1.304 1.929 1.768 1.318
85 Lampiran 14 Output analisis regresi permintaan impor durian dari Thailand
Persamaan regresi : Ln_Vimpor = - 82,619 - 8,111 LnHarga + 19,477 LnIPI + 0,408 LnJRKEko 0,442 LnNTR - 0,355 LnPIKJ + 0,416 Lagimpor b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.865
a
.748
.718
.87792
1.349
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnHarga, LnPIJK, LnNTR, LnJRKEko, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
114.564 38.537 153.101
Mean Square 6 50 56
F
19.094 .771
Sig. 24.774
.000
a
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnHarga, LnPIJK, LnNTR, LnJRKEko, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR LnPIJK Lagimpor
Standardized Coefficients t Beta
Std. Error -82.619 -8.111 19.477 .408 -.442 -.355 .416
25.116 .852 3.132 .667 1.767 .075 .110
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
57
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 .82955468
Absolute
.080
Positive
.080
Negative
-.071
Kolmogorov-Smirnov Z
.602
Asymp. Sig. (2-tailed)
.862
a. Test distribution is Normal.
-1.004 .710 .062 -.023 -.402 .300
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -3.290 -9.525 6.219 .612 -.250 -4.744 3.771
.002 .000 .000 .543 .804 .000 .000
.454 .386 .491 .610 .699 .798
2.205 2.588 2.036 1.639 1.430 1.253
86 Lampiran 15 Output analisis regresi permintaan impor durian dari Malaysia
Persamaan regresi : Ln_Vimpor = - 135,656 - 0,120 LnHarga + 7,937 LnIPI + 1,786 LnJRKEko + 9,220 LnNTR - 0,355 LnPIKJ + 0,436 Lagimpor b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.603
a
.364
.228
1.45922
1.813
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnJRKEko, LnHarga, LnNTR, LnIPI, LnPIJK b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
34.121 59.621 93.742
Mean Square 6 28 34
F
Sig.
5.687 2.129
2.671
.035
a
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnJRKEko, LnHarga, LnNTR, LnIPI, LnPIJK b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR LnPIJK Lagimpor
Std. Error -135.656 -.120 7.937 1.786 9.220 -.355 .436
70.266 .364 7.067 1.499 5.119 .187 .156
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
35
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 1.32422058
Absolute
.124
Positive
.070
Negative
-.124
Kolmogorov-Smirnov Z
.732
Asymp. Sig. (2-tailed)
.658
a. Test distribution is Normal.
Standardized Coefficients T Beta -.051 .198 .216 .321 -.336 .465
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -1.931 -.330 1.123 1.191 1.801 -1.898 2.791
.064 .744 .271 .244 .082 .068 .009
.952 .734 .690 .717 .725 .819
1.051 1.362 1.449 1.395 1.379 1.222
87 Lampiran 16 Output analisis regresi permintaan impor bawang putih dari China
Persamaan regresi: Ln_VImpor = 6,676 - 3,611 LnHarga + 14,750 LnIPI - 0,939 LnJRKEko - 5,684 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.529
a
.280
.227
1.12869
1.573
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnIPI, LnJRKEko, LnHarga b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
27.207 70.067 97.274
Mean Square 4 55 59
F
6.802 1.274
Sig. 5.339
.001
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnIPI, LnJRKEko, LnHarga b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Model 1
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B
Beta
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Std. Error 6.676 -3.611 14.750 -.939 -5.684
28.381 .902 3.717 .844 2.909
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
60
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 1.08975821
Absolute
.195
Positive
.147
Negative
-.195
Kolmogorov-Smirnov Z
1.511
Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal.
.021
t
Sig.
Collinearity Statistics Tolerance
-.768 .689 -.184 -.363
.235 -4.002 3.968 -1.112 -1.954
.815 .000 .000 .271 .056
.356 .434 .479 .380
VIF 2.810 2.302 2.088 2.629
88 Lampiran 17 Output analisis regresi permintaan impor bawang putih dari Malaysia
Persamaan regresi: Ln_VImpor = 42,365 - 1,361 LnHarga + 4,708 LnIPI - 1,195 LnJRKEko – 4,422 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.423
a
.179
.117
.97840
2.150
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnJRKEko, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
11.026 50.735 61.761
Mean Square 4 53 57
F
2.756 .957
Sig. 2.880
.031
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnJRKEko, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Standardized Coefficients t Beta
Std. Error 42.365 -1.361 4.708 -1.195 -4.422
25.769 .607 3.480 .644 1.871
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
58
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 .94344910 .169
Positive
.123
Negative
-.169
Kolmogorov-Smirnov Z
1.286
Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal.
.073
-.424 .269 -.292 -.350
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF 1.644 -2.241 1.353 -1.856 -2.363
.106 .029 .182 .069 .022
.434 .392 .624 .709
2.304 2.548 1.603 1.411
89 Lampiran 18 Output analisis regresi permintaan impor bawang putih dari Thailand
Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 8,198 - 2,451 LnHarga + 9,420 LnIPI - 1,158 LnJRKEko – 1,612 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.639
a
.409
.339
1.23317
1.582
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnIPI, LnJRKEko, LnHarga b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
35.760 51.704 87.464
Mean Square 4 34 38
F
8.940 1.521
Sig. 5.879
.001
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnIPI, LnJRKEko, LnHarga b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Model 1
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B
Beta
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Std. Error -8.198 -2.451 9.420 -1.158 -1.612
42.948 .526 3.485 1.058 3.786
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
39
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 1.16646113 .070
Positive
.063
Negative
-.070
Kolmogorov-Smirnov Z
.435
Asymp. Sig. (2-tailed)
.991
a. Test distribution is Normal.
Collinearity Statistics t
-.716 .432 -.162 -.061
Sig. -.191 -4.660 2.703 -1.095 -.426
Tolerance VIF .850 .000 .011 .281 .673
.738 .680 .795 .837
1.356 1.470 1.258 1.195
90 Lampiran 19 Output analisis regresi permintaan impor bawang merah dari Thailand
Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 21,775 - 6,273 LnHarga + 10,451 LnIPI - 1,162 LnJRKEko – 1,623 LnNTR + 0,679 Lagimpor b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.832
a
.692
.658
1.03712
1.266
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnNTR, LnIPI, LnJRKEko, LnHarga b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
108.894 48.403 157.297
Mean Square 5 45 50
F
21.779 1.076
Sig. 20.248
.000
a
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnNTR, LnIPI, LnJRKEko, LnHarga b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Model 1
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B
Beta
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR Lagimpor
Std. Error -21.775 -6.273 10.451 -1.162 -1.623 .679
29.412 1.171 3.213 .777 2.491 .087
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
51
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 .98390289
Absolute
.105
Positive
.066
Negative
-.105
Kolmogorov-Smirnov Z
.750
Asymp. Sig. (2-tailed)
.628
a. Test distribution is Normal.
Collinearity Statistics T
-.740 -.570 -5.357 .359 3.253 -.154 -1.496 -.063 -.652 .680 7.816
Sig. .463 .000 .002 .142 .518 .000
Tolerance .604 .563 .647 .737 .903
VIF 1.655 1.777 1.546 1.357 1.107
91 Lampiran 20 Output analisis regresi permintaan impor bawang merah dari Vietnam
Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 74,710 - 11,067 LnHarga - 3,263 LnIPI + 1,018 LnJRKEko + 8,906 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.439
a
.193
.023
2.47050
1.104
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
27.654 115.964 143.618
Mean Square 4 19 23
F
6.913 6.103
Sig. 1.133
.371
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Std. Error -74.710 -11.067 -3.263 1.018 8.906
105.817 7.660 8.911 2.611 7.747
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
24
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 2.24542450 .155
Positive
.155
Negative
-.097
Kolmogorov-Smirnov Z
.760
Asymp. Sig. (2-tailed)
.610
a. Test distribution is Normal.
Standardized Coefficients t Beta -.351 -.089 .105 .305
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -.706 -1.445 -.366 .390 1.150
.489 .165 .718 .701 .265
.720 .714 .587 .604
1.388 1.401 1.704 1.656
92 Lampiran 21 Output analisis regresi permintaan impor bawang merah dari Malaysia
Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 55,436 - 0,473 LnHarga + 2,640 LnIPI + 1,272 LnJRKEko + 4,376 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.358
a
.128
.065
.94316
1.737
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnJRKEko, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
7.204 48.925 56.129
Mean Square 4 55 59
F
1.801 .890
Sig. 2.025
.104
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnJRKEko, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Model 1
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B
Beta
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Std. Error -55.436 -.473 2.640 1.272 4.376
25.355 .549 3.048 .613 1.796
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
60
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 .91062401 .108
Positive
.085
Negative
-.108
Kolmogorov-Smirnov Z
.840
Asymp. Sig. (2-tailed)
.481
a. Test distribution is Normal.
Collinearity Statistics t
-.156 .162 .328 .367
Sig. -2.186 -.862 .866 2.076 2.436
Tolerance VIF .033 .392 .390 .043 .018
.485 .451 .635 .697
2.060 2.217 1.575 1.436
93 Lampiran 22 Output analisis regresi permintaan impor bawang bombay dari Belanda
Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 51,410 - 10,088 LnHarga + 5,899 LnIPI + 0,832 LnJRKEko + 1,690 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.583
a
.340
.277
1.14144
1.374
a. Predictors: (Constant), LnNTR1, LnIPI1, LnJRKEko1, LnHarga1 b. Dependent Variable: LnVImpor1 b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
Df
28.147 54.721 82.868
Mean Square 4 42 46
F
7.037 1.303
Sig. 5.401
.001
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR1, LnIPI1, LnJRKEko1, LnHarga1 b. Dependent Variable: LnVImpor1 Coefficients
a
Model 1
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B
Beta
(Constant) LnHarga1 LnIPI1 LnJRKEko1 LnNTR1
Std. Error -51.410 -10.088 5.899 .832 1.690
31.241 2.485 3.670 .888 2.546
a. Dependent Variable: LnVImpor1 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
47
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 1.09068675 .115
Positive
.075
Negative
-.115
Kolmogorov-Smirnov Z
.791
Asymp. Sig. (2-tailed)
.559
a. Test distribution is Normal.
Collinearity Statistics t
-.701 .274 .156 .110
Sig. -1.646 -4.060 1.608 .937 .664
Tolerance VIF .107 .000 .115 .354 .511
.528 .542 .563 .572
1.895 1.845 1.775 1.748
94 Lampiran 23 Output analisis regresi permintaan impor bawang bombay dari Selandia Baru
Persamaan regresi: Ln_VImpor = 83,172 + 5,413 LnHarga - 12,837 LnIPI - 0,347 LnJRKEko – 1,016 LnNTR + 0,914 Lagimpor b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.749
a
.560
.499
1.05607
1.447
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnHarga2, LnJRKEko2, LnNTR2, LnIPI2 b. Dependent Variable: LnVImpor2 b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
Df
51.157 40.150 91.307
Mean Square 5 36 41
F
10.231 1.115
Sig. 9.174
.000
a
a. Predictors: (Constant), Lagimpor, LnHarga2, LnJRKEko2, LnNTR2, LnIPI2 b. Dependent Variable: LnVImpor2 Coefficients
a
Model 1
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B
Beta
(Constant) LnHarga2 LnIPI2 LnJRKEko2 LnNTR2 Lagimpor
Std. Error 83.172 5.413 -12.837 -.347 -1.016 .914
36.420 1.643 4.304 .769 2.664 .140
a. Dependent Variable: LnVImpor2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
42
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 .98958206
Absolute
.113
Positive
.088
Negative
-.113
Kolmogorov-Smirnov Z
.730
Asymp. Sig. (2-tailed)
.660
a. Test distribution is Normal.
Collinearity Statistics t
.447 -.427 -.059 -.050 .912
Sig. 2.284 3.294 -2.982 -.451 -.382 6.504
Tolerance VIF .028 .002 .005 .655 .705 .000
.663 .597 .723 .723 .621
1.508 1.675 1.384 1.382 1.609
95 Lampiran 24 Output analisis regresi permintaan impor bawang bombay dari India
Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 179,487 -4,287 LnHarga + 23,395 LnIPI + 2,461 LnJRKEko + 4,708 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.707
a
.499
.450
1.78959
1.246
a. Predictors: (Constant), LnNTR3, LnHarga3, LnIPI3, LnJRKEko3 b. Dependent Variable: LnVImpor3 b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
130.958 131.307 262.265
Mean Square 4 41 45
F
32.739 3.203
Sig. 10.223
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR3, LnHarga3, LnIPI3, LnJRKEko3 b. Dependent Variable: LnVImpor3 Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga3 LnIPI3 LnJRKEko3 LnNTR3
Std. Error -179.487 -4.287 23.395 2.461 4.708
47.868 1.150 4.646 1.245 3.583
a. Dependent Variable: LnVImpor3 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
46
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 1.70819883
Absolute
.126
Positive
.093
Negative
-.126
Kolmogorov-Smirnov Z
.855
Asymp. Sig. (2-tailed)
.457
a. Test distribution is Normal.
Standardized Coefficients t Beta -.437 .620 .280 .179
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -3.750 -3.729 5.036 1.977 1.314
.001 .001 .000 .055 .196
.888 .806 .610 .655
1.126 1.241 1.640 1.527
96 Lampiran 25 Output analisis regresi permintaan impor kentang dari Australia
Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 39,398 - 4,165 LnHarga + 10,125 LnIPI + 0,456 LnJRKEko – 0,486 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.962
a
.926
.920
.98160
1.481
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnIPI, LnHarga, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
648.220 52.031 700.251
Mean Square 4 54 58
F
162.055 .964
Sig. 168.189
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnIPI, LnHarga, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients Model 1
B (Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Standardized Coefficients
Std. Error -39.398 -4.165 10.125 .456 -.486
24.201 .165 2.400 .648 1.922
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
59
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 .94714281
Absolute
.099
Positive
.099
Negative
-.061
Kolmogorov-Smirnov Z
.761
Asymp. Sig. (2-tailed)
.609
a. Test distribution is Normal.
Beta
Collinearity Statistics t
-.994 .172 .033 -.011
Sig. -1.628 -25.250 4.219 .705 -.253
Tolerance VIF .109 .000 .000 .484 .801
.889 .829 .618 .678
1.125 1.206 1.618 1.476
97 Lampiran 26 Output analisis regresi permintaan impor kentang dari China
Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 40,159 - 2,994 LnHarga + 26,005 LnIPI - 2,682 LnJRKEko – 4,836 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.665
a
.443
.383
1.96649
1.335
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
113.697
4
28.424
Residual
143.082
37
3.867
Total
256.779
41
F
Sig. 7.350
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Model
B 1
(Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Std. Error -40.159 -2.994 26.005 -2.682 -4.836
54.824 .945 6.399 1.674 4.110
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
42
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 1.86810014
Absolute
.111
Positive
.111
Negative
-.089
Kolmogorov-Smirnov Z
.718
Asymp. Sig. (2-tailed)
.681
a. Test distribution is Normal.
Standardized Coefficients t Beta -.393 .573 -.278 -.183
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -.733 -3.167 4.064 -1.602 -1.177
.468 .003 .000 .118 .247
.979 .759 .499 .621
1.021 1.318 2.002 1.609
98 Lampiran 27 Output analisis regresi permintaan impor kentang dari Malaysia
Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 18,281 - 0,734 LnHarga + 5,782 LnIPI - 0,760 LnJRKEko + 0,476 LnNTR + 0,439 Lagimpor b
Model Summary Model
R
R Square
1
.684
a
Adjusted R Square .468
Std. Error of the Durbin-Watson Estimate
.417
.75152
1.758
a. Predictors: (Constant), lagimpor, LnHarga, LnJRKEko, LnNTR, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
Df
25.876 29.369 55.245
Mean Square 5 52 57
F
5.175 .565
Sig. 9.163
.000
a
a. Predictors: (Constant), lagimpor, LnHarga, LnJRKEko, LnNTR, LnIPI b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Model
Unstandardized Coefficients B
1 (Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR lagimpor
Standardized Coefficients t Beta
Std. Error -18.281 -.734 5.782 -.760 .476 .439
17.937 .409 2.265 .528 1.519 .122
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
58
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
Absolute
.0000000 .71780527 .122
Positive
.075
Negative
-.122
Kolmogorov-Smirnov Z
.928
Asymp. Sig. (2-tailed)
.355
a. Test distribution is Normal.
-.212 .334 -.196 .040 .444
Collinearity Statistics
Sig.
Tolerance VIF -1.019 -1.794 2.553 -1.441 .313 3.611
.313 .079 .014 .156 .756 .001
.732 .597 .550 .633 .678
1.365 1.676 1.817 1.580 1.476
99 Lampiran 28 Output analisis regresi permintaan impor wortel dari China Persamaan regresi: Ln_VImpor = - 61,000 - 3,286 LnHarga + 14,588 LnIPI - 0,145 LnJRKEko + 0,412 LnNTR b
Model Summary Model
R
R Square
1
.650
a
Adjusted R Square .422
Std. Error of the Durbin-Watson Estimate
.380
.87577
1.637
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
30.824 42.183 73.007
Mean Square 4 55 59
F
7.706 .767
Sig. 10.047
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients Model 1
B (Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Standardized Coefficients
Std. Error -61.000 -3.286 14.588 -.145 .412
23.721 1.310 2.381 .578 1.695
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Mean a Parameters Std. Deviation
60 .0000000 .84555899
Most Absolute Extreme Positive Differences Negative
-.164
Kolmogorov-Smirnov Z
1.274
Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal.
.164 .094
.078
Beta
Collinearity Statistics t
-.319 .787 -.033 .030
Sig. -2.572 -2.508 6.128 -.252 .243
Tolerance VIF .013 .015 .000 .802 .809
.648 .637 .615 .674
1.542 1.569 1.626 1.483
100 Lampiran 29 Output analisis regresi permintaan impor wortel dari Australia
Persamaan regresi: Ln_VImpor = 38,686 - 1,458 LnHarga - 10,526 LnIPI + 1,611 LnJRKEko + 1,023 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.786
a
.619
.591
.91878
1.667
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnIPI, LnHarga, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
75.293 46.429 121.722
Mean Square 4 55 59
F
18.823 .844
Sig. 22.298
.000
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnIPI, LnHarga, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients Model 1
B (Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Standardized Coefficients
Std. Error 31.686 -1.458 -10.526 1.611 1.023
25.528 .247 2.170 .606 2.067
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
60
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 .88708766
Absolute
.107
Positive
.070
Negative
-.107
Kolmogorov-Smirnov Z
.827
Asymp. Sig. (2-tailed)
.501
a. Test distribution is Normal.
Beta
Collinearity Statistics t
-.601 -.440 .282 .058
Sig. 1.241 -5.897 -4.851 2.660 .495
Tolerance VIF .220 .000 .000 .010 .622
.669 .844 .616 .499
1.496 1.184 1.622 2.004
101 Lampiran 30 Output analisis regresi permintaan impor wortel dari Malaysia
Persamaan regresi: Ln_VImpor = 23,895 + 1,039 LnHarga - 7,358 LnIPI - 0,277 LnJRKEko + 2,685 LnNTR b
Model Summary Model
R
Std. Error of the Adjusted R Square Estimate Durbin-Watson
R Square
1
.428
a
.183
.092
1.18397
2.019
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
11.312 50.464 61.776
Mean Square 4 36 40
F
2.828 1.402
Sig. 2.017
.113
a
a. Predictors: (Constant), LnNTR, LnHarga, LnIPI, LnJRKEko b. Dependent Variable: LnVImpor Coefficients
a
Unstandardized Coefficients Model 1
B (Constant) LnHarga LnIPI LnJRKEko LnNTR
Standardized Coefficients
Std. Error 23.895 1.039 -7.358 -.277 2.685
33.783 .658 4.618 .966 3.746
a. Dependent Variable: LnVImpor One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N
41
Normal Mean a Parameters Std. Deviation Most Extreme Differences
.0000000 1.12321085
Absolute
.125
Positive
.084
Negative
-.125
Kolmogorov-Smirnov Z
.797
Asymp. Sig. (2-tailed)
.548
a. Test distribution is Normal.
Beta
Collinearity Statistics t
.245 -.313 -.060 .151
Sig. .707 1.579 -1.593 -.286 .717
Tolerance VIF .484 .123 .120 .776 .478
.944 .588 .510 .512
1.060 1.701 1.960 1.955
102
DAFTAR RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Wonogiri pada tangga 4 November 1985. Penulis adalah anak kedua dari tiga bersaudara dari pasangan Bapak Sutrisno dan Ibu Endang Sumarni. Penulis menyelesaikan menyelesaikan pendidikan menengah pertama pada tahun 2000 di SLTPN 1 Slogohimo. Pendidikan lanjutan menengah atas di SMUN 3 Wonogiri diselesaikan pada tahun 2003. Penulis menyelesaikan program Diploma di Program Studi Teknologi Benih, Departemen Agronomi, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor pada tahun 2006. Penulis diterima pada Departemen Agribisnis (program sarjana penyelenggaraan khusus), Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Istitut Pertanian Bogor pada tahun 2008.
